Pythonは、その読みやすさと豊富なライブラリのため、データ分析に広く使用されています。特にスポーツデータ分析では、試合の結果を予測したり、選手のパフォーマンスを評価したりするためにPythonが活用されています。
Pythonでのスポーツデータ分析の例
サッカーデータの分析
Pythonを使用してサッカーデータを分析する一例として、Statsbombというサッカーデータを集計し、可視化するハンズオンがあります。このハンズオンでは、Googleが提供しているPython実行環境「Google Colab」を使用しています。また、データの整形やダウンロード、基礎集計と可視化、ピッチ上への可視化など、Pythonでサッカーデータを分析するための基本的なスキルを学ぶことができます。
野球データの分析
野球もまた、多くの指標があり、データ分析に適しています。Pythonを使用してプロ野球選手を主成分分析し、クラスタリングする例があります。この分析では、プロ野球データFreakというデータを使用し、選手の「table.csv」ファイルを作成します。その後、データを標準化し、主成分分析を行い、選手の傾向を見抜くことができます。
まとめ
Pythonは、その強力なデータ分析能力と豊富なライブラリのおかげで、スポーツデータ分析において非常に有用なツールです。上記の例は、Pythonを使用したスポーツデータ分析の一部に過ぎません。Pythonのデータ分析ライブラリを使用すれば、さまざまなスポーツのデータを分析し、新たな洞察を得ることが可能です。