NBA若手選手のタイムリープ:成績予測とクラスタリング

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NBA若手選手のタイムリープ:成績予測とクラスタリング

プロジェクトプレゼンテーションのウォークスルー 💼

目次 📚

はじめに 🌟

こんにちは皆さん、私のMSDS実習2の最終プロジェクトプレゼンテーションへようこそ!このプレゼンテーションでは、私のMBAタイムリーププロジェクトについて、短いウォークスルーを行います。このプロジェクトのインスピレーションは、統計的根拠のない主観的な予測についてです。感覚だけでは価値がありますが、特にMBAでは統計データはより価値があると言えます。例えば、なぜジョエル・エンビードはシャキール・オニールと比較されているのでしょうか?シャキール・オニールは4つのチャンピオンシップを持ち、殿堂入りしている一方、ジョエル・エンビードはNBAで6シーズンを過ごし、プレースタイルが似ていると思われるものの、ジョエルのキャリアがシャキール・オニールのキャリアと似たような形になるという統計データは存在しません。

プロジェクトのインスピレーション 🌈

同様に、ラメロ・ボールはパフォーマンスの面でマジック・ジョンソンと比較されているのにも関わらず、統計データはそれを裏付けていません。ラメロ・ボールはまだ2シーズンしかプレイしておらず、マジック・ジョンソンは5つのチャンピオンシップを獲得し、レイカーズの歴史に名を刻んでいます。

このプロジェクトの目標は、これらのプレーヤーが将来どのようになるのか、10年後に同じプレーヤーと比較されるのか、同じ基準で評価されるのかといったことを予測することです。

NBAプレーヤーのクラスタリング 🏀

最初に、5シーズン以上(または継続的に5シーズン)プレイしたNBAの選手すべてを収集します。その後、k-meansアルゴリズムを使用してこれらの選手をクラスタリングします。教師なし学習を使用する理由は、選手の効率性評価、オフェンスウィンシェア、ディフェンスウィンシェアなどの12の高度な統計指標をモデルに入力し、可能な限り多くの情報を学びたいためです。

また、ポジションごとにクラスターを分割します。これにより、ガードはガード同士、フォワードはフォワード同士でグループ化されます。これは、このモデルにおいてセンターとポイントガードが最も影響を与えるため、バイアスが生じることを防ぐためです。センターはリバウンドによる試合の進行に最も影響を与え、それによって高度な統計指標が影響を受け、ポイントガードはアシストによる試合の進行に最も影響を与え、同様に統計指標が影響を受けるためです。

クラスタリング結果の再評価 🔄

次に、5シーズンをプレイした選手を対象に、最大10シーズンまでの予測を行います。ただし、7シーズン以上プレイした選手については3シーズン、8シーズン以上の選手については2シーズンのみ予測します。5シーズンの選手については、5シーズンの予測を行うことになります。

この予測は、k-meansモデルに入力した高度な統計指標ごとに行われます。予測は自己回帰モデルを使用して行います。

さらに、再度クラスタリングを行います。この際も、ポジションごとにクラスタリングを行い、同じ数のクラスターが生成される可能性もあります。また、選手が異なるクラスターに所属することもあります。

これらの分析結果は、プロジェクトの洞察力を提供します。

Tableauダッシュボードの活用 📊

最終的な成果物は、Tableauのダッシュボードです。このダッシュボードでは、5シーズンと10シーズン後のプレーヤーの効率性評価、ディフェンスウィンシェア、オフェンスウィンシェアを視覚化するための機能が提供されます。

このダッシュボードはポジションに基づいてフィルタリングすることもできます。例えば、ポイントガードを表示したくない場合は、ポイントガードを非表示にすることができます。また、特定のプレーヤーをハイライトすることもできます。

このダッシュボードを通じて、プレーヤーの成長を視覚化することができます。

結論 🎯

このプロジェクトでは、NBAのプレーヤーを過去の統計データに基づいてクラスタリングし、将来の成績を予測する手法を提案しました。Tableauのダッシュボードを通じて、プレーヤーの成長を視覚化することができます。

このプロジェクトにより、将来の成績予測に関心を持つ人々が楽しむことができるでしょう。

FAQ ❓

Q: この予測モデルの信頼性はありますか? A: このモデルは過去の統計データに基づいて予測を行っていますが、将来の成績は多くの要素によって左右されるため、予測の信頼性は限定的です。

Q: ダッシュボードの使い方を教えてください。 A: ダッシュボードでは、ポジションごとの統計指標の視覚化や特定の選手のハイライトなどが可能です。詳細な使い方は、ダッシュボードのヘルプガイドを参照してください。

Q: なぜポジションごとにクラスタリングを行うのですか? A: ポジションごとにクラスタリングを行うことで、それぞれのポジションにおけるプレーヤーの特徴や傾向を把握することができます。

Q: 予測モデルにはどのような統計指標が使用されていますか? A: 予測モデルには、プレーヤーの効率性評価、ディフェンスウィンシェア、オフェンスウィンシェアなどの高度な統計指標が使用されます。

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