Post on 28-Jan-2018
Who am I ?
• Shinichi Nakagawa(@shinyorke)
• Pythonで野球の人(野生の野球アナリスト)
• Python / Agile / Infra as a code(Dockerとか)
• 贔屓チーム
• 北海道日本ハムファイターズ
• オークランド・アスレチックス
• BPStudy登壇：4回目(#79, #89, #91, #99)
野球Hack~Pythonを用いたデータ分析と可視化http://www.slideshare.net/shinyorke/hackpython-pyconjp
反響
• 60席+立ち見&床席40人ちょっと（推定）→発表時の聴衆の皆さま（感謝！）
• 約20,000views(SlideShare)
• 220→はてなブックマークの数(減ってた)
とても興奮している. ありがとう！※なお、カノーさんはシアトルに来てから(ry
Today’s Starting Member
• デモアプリ（のコード）を公開しました！
• 次回予告
おさらい
分析と可視化
• レスターは何月に一番勝っているのか？
• ボットのマルチ四球(=1試合2四球)の回数
Jon Lester Joey Votto
Jon Lester(ジョン・レスター)
• メジャー屈指の先発左腕、優勝請負人 ※世界一経験二回
• プレーオフ(10/9)に先発、なお負け投手
• レッドソックス(2006-2014)→アスレチックス(2014)→カブス(2015)
レスターさんの月別勝利数
• 調子いい時は4,5月で稼いでいる、8,9月も良さげだがそんなに極端ではない
• 残りの月はなんか微妙だけど傾向がアレ ちなみに7月はオールスターの為登板が少ない(レスターにかぎらず)
Joey Votto(ジョーイ・ボット)
• レッズ一筋(2007-2015)、強打の一塁手
• 選球眼が良すぎて散歩（四球）が多い、通算アダム・ダン率は38%
• 内野フライが異常に少ない。とある統計によると、2009-2012の4年間で3本(ファ!?)
塁間さんぽ(イッチVSボット)
• 月別の四球数、凡例の数字はシーズン通算
• 圧倒的にボットさんが散歩好き、特に8,9月やばい
• 神イチローはとにかく打って走るスタイル、春先はまあまあ歩いてる
イチロー ボット
マルチさんぽ(イッチVSボット)
• 1試合で2個以上四球を選んだ試合を月別にカウント
• ボットさんの回数がやばい
• 神イチローはある意味予想通り、流石天才バッター
イチロー ボット
コード、公開しました！
MLBの野球データを用いた分析と可視化のサンプル(Python)を公開しました
http://shinyorke.hatenablog.com/entry/2015/11/15/231336
こだわりポイント
• 自動化~煩わしい前処理の型化
• 高速化~15年分のMLBデータを10分でDB化
• すぐ使えるサンプルの提供
自動化
• ダルい作業である、前処理を自動化
• 野球データのダウンロード,前処理,作成を一気通貫に出来る仕組みに作り直し
• MySQLをDockerで一発作成&マイグレツール「py-retrosheet」を作り直し
https://github.com/Shinichi-Nakagawa/py-retrosheet
高速化（特にマイグレツール）
• 従来のマイグレツール(py-retrosheet)
→1シーズン分のデータ作成に20分 15年分は(ry
• 作りなおしたマイグレツール→1シーズン分で1分かからず 15年分は10分でデータ取得~前処理~DB作成！
15年分のMLB試合データを10分でMySQLに格納するPythonスクリプト（野球Hack!）
http://qiita.com/shinyorke/items/d44d00d0f02b09b8b0ed
サンプルコード
• Jupyter notebookベースで使えるサンプルを用意
• レスターの勝ち星、ボットの散歩に加え、背番号55の方のデータ分析サンプルを追加
• Jupyterで遊びたい人はどうぞ！
結び
• 誰でも野球Hack!出来る仕組みにした(つもり)
→公開をモチベーションに、自動化と高速化をやり切った 現実使える仕組み&使い心地じゃないと意味ない(おもてなしの心)
• もっといい作り・プロダクトにしたい！ →野球で何かやりたい人は活用して欲しい&フィードバック待ってます!
• 現実的な使い道→15年分のMLB打席データ(約280万レコード)が割と楽に手に入る データ見てニヤニヤしたり、機械学習の勉強ネタにどうぞ！
Next Challenge…
今年やったネタ
これカッコ良くね？
今年やったネタ
Next Challenge
• MLB一球速報(MLB At Bat)データを用いた分析と可視化Pitch f/x(高性能スピードガン)のデータを用いた分析と可視化、やってます！ ※ライセンスは問題無いです(念のため)
• 選手のタイプ(配球やコース、打者の好きなボールetc…)を分析したい→そろそろ機械学習まじめにやる
• PyCon JP 2016で発表出来る…はず(Proposal通れば)
ゲームセット！！！ご清聴ありがとうございました.
Shinichi Nakagawa(Twitter/Facebook/hatena:@shinyorke)