書評『Rによるセイバーメトリクス入門』著:Max Marchiら/技術評論社

セイバーメトリクス入門 技術書

Rによるセイバーメトリクス入門

出版社:技術評論社
著者:Max Marchiら
カテゴリー:技術書
評価:★★★★★

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目次

  • 本書の概要
  • 本書の感想
  • 関連書籍など
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本書の概要

本書の目次構成

  • 第1章 野球データセット
  • 第2章 R入門
  • 第3章 グラフィックス
  • 第4章 得点と勝利の関係
  • 第5章 得点期待値を用いたプレーの価値
  • 第6章 ボール球とストライク球の効果
  • 第7章 フレーミング
  • 第8章 選手の成績推移
  • 第9章 シミュレーション
  • 第10章 バッターの好不調分析
  • 第11章 データベースを利用したパークファクターの計算
  • 第12章 Statcastの打球データ
  • 付録A〜C
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本書の概要

本書は、セイバーメトリクスの考え方や各指標の計算方法などを紹介しつつ、Rも学ぶことができる書籍となっています。

昨今、MLBではデータの重要性がさらに増し、極端な守備シフトなどを採用したりしています。大谷シフトもその一つですね。
極端な守備シフトはデータに裏打ちされています。ある選手は、右投手の時に打球を引っ張る確率が90%以上だから守備のシフトを変える、といったことは日常茶飯事です。

それに限らず、昨今ではよくわからない野球の指標が増えましたよね。コアなファンはそういった指標で選手を評価したり、議論することが非常に奥深くて楽しいかもしれませんが、ライトなファンは取り残されちゃいますよね。
最近の例で言うと、よくわからない指標で1位を独占したヤクルト・山田哲人二塁手が「DHC山田」なんて言われていましたね。
【参照:https://wikiwiki.jp/livejupiter/DHC%E5%B1%B1%E7%94%B0

本書では、目次にご紹介した、さまざまな切り口からプレーの評価をしたり、計算によって指標を算出したりします。
テキストを写経しながらRを操作していくことで、Rに慣れていくことはもちろん、野球のデータサイエンスを楽しむことができます。
また、基本的に写経していくうちに、非常にいい感じの画像を作れたり、「セイバーしてる…っ!」と言うような気分にもなることができます。

「Rの勉強がしたい」、「セイバーメトリクスについて、手を動かしながら知りたい」という方、「まずはスポーツアナリティクスをなんでもいいからやってみたい」という方にはおすすめの一冊になっております。
ぜひ手に取って、Rとセイバー、両方極めてみてください!

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本書の感想

本書の感想は「結構ヘビー!」でした。
もちろん入門書なので、非常にとっかかりは良くて、内容としてはライト…と言いたいところですが、ヘビーでした。
悪く聞こえてしまうかもしれませんが、入門書としては、です。
裏を返すと、入門書とは思えないくらい、内容がしっかりとしていて、非常に奥深く理解することができました。

また、このサイト【https://rpubs.com/Seven_Factorial/】で効率的に学ぶこともできます。
私は個人的に本書の取り組みに期限を設けていたので、どうにも間に合わない時は、ちょっくらコピペさせていただきました。
写経でRの力を付けていきたいという方にはおすすめできませんが、全体の内容をさっくりやっていきたいという方にはお勧めです。

さて、本書「Rによるセイバーメトリクス」ですが、作者は外国人ですが、訳者の露崎博之さんが主催されている「Sport Analyst Meetup」というコミュニティがあるのですが、私も参加させていただいており、非常に有益な情報を本コミュニティから得ることができています。

Sports Analyst Meetup
## 目的 スポーツアナリストおよびスポーツデータ分析に興味のある方に向けたコミュニティです。 本コミュニティはスポーツのジャンルを問わずスポーツアナリスト(を目指す人)にとって有益な情報共有の場になることを目的としています。 ## 行動規範 このコミュニティの全メンバーが、以下の行動規範に従う必要があります。このコミ...

このコミュニティにはコロナ禍後に参加してので、リアルで主催者などにはお会いしたことはないのですが、ぜひお会いしてみたいなあと思えるような方々で運営されております。

先日開催されたスポーツアナリティクスのコンペでは私もチームを組んで参加しましたが、予選を通過できず、まだまだ実力不足を痛感しております。

こういった切り口からも、書籍を紹介していければいいなと思っています。

ぜひ皆さんも「Rによるセイバーメトリクス入門」と併せて「Sports Analyst Meetup」もどうぞ!

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