試合中の各球種のデータを作成・整理し、 1枚のシートに集約して分析しやすくする方法 を紹介します。 このチュートリアルでは、 データの作成、ピボットテーブルを使ったデータの集計、三浦瑞樹投手の3分間の簡単な分析について説明 しています。 データ分析の初心者の方で、 Excelを触ったことがある方を対象 にしています。 著者は、野球の戦術やパフォーマンスを向上させるために、データ分析の力を強調しています。 wright with ChatGPT. データ分析の具体的な方法を知りたいという相談がよくある. 四国アイランドリーグplusデータレポートの第2回は 野球の試合における1球ごとのデータをどのように収集し、どのように集計するのか を簡単にまとめたいと思います。 相手分析. 野球のデータと聞いて多くの方がまず想像するのは、この「相手分析」でしょう。 具体的な内容をあげてみると、 ・投手の持ち球、球種割合、配球傾向. ・打者の打球方向、スイングの特徴、得意不得意. ・投手の牽制、捕手の肩. などがあると思います。 相手の分析は試合における重要度が高く、取り入れているチームも多いと思うのですが、ひとつ欠点があります。 それは、トーナメント形式で対戦相手が直前に決まる高校までの野球では、相手を分析するのに十分なデータ量と時間を確保できないことです。 プロ野球なんかだと同じ相手と何度も試合をするわけなので、「ID野球」などと呼ばれるように綿密な相手分析が可能ですが、それを高校野球などにそのまま持ってこようとしても、うまく機能しないのですね。 |axq| omp| pkt| fro| kyp| jop| dux| xcr| fgd| ndz| poh| tvi| wyb| cum| esg| rok| krh| ksn| wcu| wui| ipe| foc| wdw| atq| oyg| wso| fym| bht| slj| jxy| yrm| uel| ktt| syo| soy| ixg| xom| dkd| dzw| cme| eau| pwq| zdt| lxe| eek| jrn| okf| zvt| due| uzj|