野球Hack!(続き)~Pythonを用いた野球サービス構築 #bpstudy
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#bpstudy #99 LT 野球プログラミング後日談
野球Hack!(続き)~Pythonを用いた野球サービス構築 #bpstudy
- 2. 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)
- 3. 野球Hack~Pythonを用いたデータ分析と可視化 http://www.slideshare.net/shinyorke/hackpython-pyconjp
- 4. 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)
- 6. Today’s Starting Member • デモアプリ（のコード）を公開しました！ • 次回予告
- 7. おさらい
- 8. 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
- 9. 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)
- 11. 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!?)
- 12. 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
- 13. 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
- 14. コード、公開しました！
- 17. 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
- 18. 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
- 22. 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！
- 23. 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！
- 24. Next Challenge…
- 26. 今年やったネタ
- 29. 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)