Lean Baseball

Engineering/Baseball/Python/Agile/SABR and more...

本気でプログラミングを覚えるならこの夏はPyQをやりきってみてはどうだろう?

Pythonista(Python使い)の中で有名かつプロフェッショナルが集まる強者集団(株)ビープラウドさん*1が満を持してリリースされたPythonのオンライン学習サービス「PyQ」を試してみました.

pyq.jp

佐藤社長のご厚意で利用アカウントをいただき,実際利用してみました.*2

簡単ではありますが,利用した時のレポートとサービスの感想,「どんな方々にオススメか?」的なレビューを簡単に書きたいと思います.

この夏,プログラミングを覚えたい(特にPython)という方は是非ご一読ください!

で,PyQどうなのよ?

  • 下手な本を読んだり勉強会参加するマンになるぐらいだったら,PyQを一ヶ月集中してやり切ったほうが絶対いい!この夏に(2,980円はお買い得).
  • 学習コンテンツの粒度・写経をベースに覚える思想・操作感が良い(一部改善して欲しいところはあるが)
  • 「実務で通用するレベルに」「90日間でプログラマーに」という価値提案どおりになるかどうかは学習するあなた次第

読んで欲しい方

どれかに当てはまる方,特にゼロからプログラミングを覚えたい方は是非!

  • これからプログラミング, 特にPythonをゼロから覚えたいみなさま(若者・ベテラン限らず)
  • プログラミングの学習(覚える)もしくは教育(教える)の観点で,オンライン学習サービスが気になっているみなさま
  • PyQどうなん?と気になっているPythonistaのみなさま

おしながき

【レビューの前に】レビュアー(私)のプログラミング・Pythonレベル

簡単ではありますが,レビュアー(私)のプログラミング・Pythonレベルを簡単に.

  • Python歴6年,プログラマー歴17年(仕事)
  • 他の言語はJava, Javascript, Ruby, PHPあたりは仕事で使えるレベルまで
  • PythonはWebアプリ,データ分析,Infra as a codeなどなど,思いつく作業ほぼ全てPythonでやってる
  • 上記に加え,勉強会やイベントで発表やアウトプット多数
  • その他,イベントや個別の依頼などでプログラミング(主にPython)を教えています

PyQが想定しているユーザー層には合致しないプロが書いている文章,と思っていただければ幸いですw

が,それなりにプロなので学習するまでのノウハウや勘所についてはそれなりにレビューできるんじゃないかと思っています.

PyQ is 何?

PyQは「本気でプログラミングを学びたいあなた」がお手持ちのPCでブラウザを立ち上げ,ポチポチコードを書きながら覚えていくオンライン学習サービスです.

トップページ(https://pyq.jp/)の記載に従うと,以下の特徴・強みがあるそうです.

※すべてトップページからの引用です(2017/6/22現在)

初心者でも1から

プログラミングを全く知らない初心者の方でもPythonを学べます。

実務で通用するレベルに

書籍などで学べる基本や文法だけでなく製品の作り方、ユニットテストの良い書き方やログの良い書き方など実践的で、中級者向けの内容も学べます。

90日間でプログラマーに

  • 実際の仕事のように、仕様書からプログラムが作れるようになります。
  • フレームワークを利用したWebアプリケーション開発に新人として参加できます。

作りながら学べるので、プログラミングを体で覚えられます

  • 知識だけでない、プログラミングをする実力が身につきます。
  • こんなプログラムを作れると自信を持って証明できます。
  • プログラミングでできることと、不向きなことを理解できます。

実務に近い学習コンテンツと模範解答で、仕事の感覚が掴めます

  • 「プログラミング」という仕事の感覚を掴めます。
  • 仕事で通用するレベルの高い品質のプログラミングを学べます。
  • 初心者向けでなく、中級者向けのより高度な内容も学べます。

PyQを使ってみて

ここからは実際使ってみた感想です.

なお,私は「Pythonはじめの一歩」という初心者向けのクエストを二つほど実施しました.

画面(実際使ってる所)

実際の画面はこちらになります.

左手に問題と解説,写経用のサンプル.

右手にエディタというシンプルな構成です.

f:id:shinyorke:20170622230631p:plain

なお,今のところPCブラウザのみでスマホには対応していません.

が,サービスの特性上キーボードは必須なのでPCとタブレットで使えればまあいいよねという感じがします.

感想(よいところ)

各クエストの始まりが「写経」で,動くものをすぐ体験できる

各クエストの始まりが,「具体的なアプリを写経してつくる」ところからはじまっており,

まずは完成品を真似して作って動かす→安心を得てから少しずつ必要なことを覚える

という流れが一貫しているところがとても良いと思いました.

どうも中級のクエストからは一部違う所もあるっぽいですが(すいませんこの辺まだ試していないです),「なんだずっと書いてばかりで動くもの(成功体験)無いじゃん!」で挫折・離脱するリスクが少ないのは学習する方・サービスを提供する側双方に幸せな作りだなと思いました.

クエスト設問の粒度

「Pythonはじめの一歩」クエストの例で言うと,

  • 完成品を写経する
  • 変数を使う
  • 数値を計算する
  • 変数に代入して使ってみる
  • 変数同士で計算する
  • 完成品を自分で作る

ぐらいの粒度で設問少しずつかつ,多すぎず少なすぎずのいい感じな量で進んでいくのでとてもやりやすいと思いました.

動作が速い・イライラしない

動作はとにかく早く,キビキビしていてストレスが全く無いです.

流石ビープラウドさんのクオリティーといった感じです.

改善して欲しいな,と思ったところ

一方,使ってみて改善して欲しいなあと思う所もいくつか.

実行例外が出たら多分ハマる

私は元から知ってるので問題ないのですが,写経にしくじったり動かすのに失敗した時の例外がまんま実行例外なので,ハマっちゃうんじゃないか?と思いました.

例えばこんな感じ.

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やってる人はビビると思う&変にググったりすると,「写経で覚えよう」の所から多少外れると思うので,

  • 実行時例外が出た時の追い方
  • よくある例外(例えばSyntaxError)との付き合い方

みたいな解説があるとより優しいのかなと思いました.

まあ,例外の答えを教える必要は無いと思いますが.

もうちょっと詳しい解説が欲しい

写経して,設問とクエストをサクサク進めて…という点ではやりやすくていいなと思いつつ,

  • 設問ごとのテーマ(何を覚えて次に進むのか)
  • 設問の内容についての解説
  • 設問が終わった後に何を得るのか?

が直感的にわかりにくいのはもったいないなあと思いました.

本みたいに細かく書く必要はないと思いますが,個人的にはA Tour of Goくらいの内容があっても良いのかなと思ったり.*3

値段的にどうなん?

ライト(2,980円/月)で体験できるコンテンツは十分過ぎると思います!

大抵の技術書が3,000円前後,一人で読みながら覚えるのと同じ金額・労力でポチポチやりながらDjangoのWebアプリを作るところまで覚えら得るのは相当おいしいと思います.

なお,特定商取引法に基づく表記によると,

お支払済みの料金については、解約時点の残期間につき、日割り計算によりご返金いたします。

とのことなので,

集中して学習して早く終わらせれば更にお買い得,という事になります!*4

PyQでどこまで「プロ」になれるのか?

あくまでも個人的な感想ですが,

  • Pythonを使ったプログラミングとWebプロダクト作り「だけ」を覚えるならPyQ素晴らしい!
  • 「90日間でプログラマーに」は,PyQ以外の努力も必要
  • 本気で「実務に通用するレベル」までなりたい方はメンター(29,800円/月)以上の投資をする or PyQ以外の所で頑張るべき

というのが正直な感想です.

Pythonを使ったプログラミングとWebプロダクト作り「だけ」を覚えるならPyQ素晴らしい!

使用レポートに記載のとおり,クエストや設問の粒度・サクサク進められるプロダクトの素晴らしさも相まって,

  • プログラミングを覚える(中級レベルまで)
  • Webプロダクトを作る

といった基本部分はPyQに2,980円と学ぶ時間とやる気があれば覚えられそうです.

私自身も実際体験して「ああ,15年前くらいにあったら良かったなあ」と思ったくらい,使っていて感動した&クオリティには間違いはないと思いました.

「90日間でプログラマーに」は,PyQ以外の努力も必要

一方,「90日間でプログラマーに」という価値提案については,

ホントに90日間でプログラマーになれるかは本人の努力次第じゃね?

と思いました.

例えばDjangoでアプリの作り方を覚えたとしても,実際のサービスにする場合は,

  • AWSやらGCPやらでServerを準備する
  • ApacheやnginxでWebServerを立てる
  • そういえばデータベースってどうやって(ry
  • その他ドメインとかSSLとかetc…

と,実際のプログラマー(いや,ここまで来るとエンジニアですが)の仕事は多岐に渡るので,PyQで学べる範囲では限界がある(≒90日間じゃ足りない?)と思いました.

本気で「実務に通用するレベル」までなりたい方はメンター(29,800円/月)以上の投資をする or PyQ以外の所で頑張るべき

これは私の想像ですが,

実務で通用するプログラマーを目指すなら,メンターやプレミアムサポートでコミュニケーション取りながらなろうぜ!

というメッセージが隠れているのでは?と思っています.

上記の90日で〜,と同じ文脈ですが,単にPythonとDjangoを覚えただけでプロとは言えませんし,そもそも仕事探しどうするとか,そもそもの実戦経験は!?という話に絶対なるので,

  • PyQで頑張る.メンター(29,800円/月), プレミアム(98,000円/月)に投資してガッツリサポートをもらって成長する*5
  • PyQ以外で頑張る.PyQで得た知識をインターンやバイト,コミュニティの中で鍛えてホントの実践力を鍛える

といったことが必要なんじゃないかと思いました.*6

PyQ後に踏み込むべき世界(プロになりたければ,の話)

PyQというより,私の体験&オススメという形になります.

PyQ以外で頑張る.PyQで得た知識をインターンやバイト,コミュニティの中で鍛えてホントの実践力を鍛える

ここで頑張ろう!と思った方は以下の観点で次のアクションを考えると良いのでは?と思います.

Pythonでプロダクトを作ってるスタートアップ・ベンチャーに週末JOINする

Pythonに限らず,

実務で動くプロダクトを作ってフィードバックもらうならスタートアップが一番かと思います!

エンジニアが1〜2人しかいないベンチャーに週末もしくは夜だけJOINする.

上手く絞ればローリスクハイリターンで良い経験が積めるかと思います.*7

なお,誰でも入れる・出来るわけではないこと*8,この方法は社会人の場合お勤めの会社の副業規則などをしっかりチェックの上,プライベートや体調などに気をつけながらやりましょう.

自分でプロダクトを作ってローンチしてみる

明確なテーマ,作りたいものがある方におすすめです.

月額のサーバー費用とドメインの取得費用,時間があれば可能です.

欲張らなければかかるお金はせいぜい3,000〜5,000円/月くらいなので,十分可能性はあるかと思います.

この方法のメリットは作った暁にはポートフォリオとして残せること,デメリットは継続に必要な努力はプログラミングを覚える以上に大変ということぐらいです.

その他

勉強会やイベントで事例を発表しまくる,スタッフとして参加する…という方法もあります.

が,磨かれるスキルが限定的になること,コミュニティのスタッフ経験は厳密にはポートフォリオには載せられても評価の対象としては実戦経験に劣るので(個人の感想です),自腹を切ってプロダクトを作ったり,お金をもらいながら仕事で経験するのと並行して行うことをオススメします.

結論

色々と書きましたが,

本気でプログラミングを覚えるならこの夏はPyQをやりきってみてはどうだろう?

が一番言いたいことでした!

気になる方は是非PyQでPython覚えてみましょう!

*1:佐藤さんをはじめ,メンバーの皆さまにはホントお世話になっていますし,個人的には憧れのエンジニア集団でもあります.

*2:佐藤さんありがとうございます!

*3:個人的にはA Tour of Goがオンラインのプログラミング教育コンテンツとして最も完成度が高いと思っています.

*4:これは結構大盤振る舞いな設定だと思います.

*5:今回は試していない…というより私に試すようなニーズはないので誰か試してレポートしてほしいな

*6:すべて想像ですが大きく外していない自信だけはある

*7:時間さえ捻出できれば経験とお金,人脈が残るので良いと思うよ?

*8:人手がいないベンチャーでも選考はしっかりやるので誰でも入れるわけではないです&アッサリ入れるところはそれなりにリスクが有ることを覚悟しましょう

プロ野球全12球団の得点力を可視化してみた〜 #DevLOVE 野球の続き

日ハムが連敗中で心が痛い私ですこんばんは.*1

先日公開して好評だった, こちらのエントリーの最新版を作ったので簡単に紹介したいと思います.*2

shinyorke.hatenablog.com

Starting Member

要約すると

  • 広島強すぎ
  • パ・リーグの下位チームは特定の打者に依存しすぎている(ロッテ,日ハム)
  • そろそろ各球団のキャラ?傾向づけができてきている(気がする)

計算のルールと数字の読み方

  • データは6/4試合終了時点のもの
  • 前回同様,wRAAを利用
  • 計算式に使われる「リーグ平均wOBA」は.320で固定
  • 50打数以上の選手を対象
  • 得点力(打撃)のみ評価,走塁と守備は評価できないのであくまでも目安程度

背景や数字の詳しい意味は前回のエントリーwOBA (野球) - Wikipediaをご参照ください.

wRAAの読み方

10以上

リーグを代表するクラスの得点力

プラス(1-9)

スタメンとして十分過ぎる得点力

ゼロ

リーグ平均クラスの得点力

マイナス

守備で貢献していない場合,スタメンから外すことを検討すべき

プロ野球全12球団得点力グラフと考察

簡単な考察を踏まえて紹介します.

掲載順は察してくださいw

パ・リーグ

ロッテ

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ますます鈴木大地依存が強くなっている…というより角中離脱の影響が強すぎますね.

ウィリー・モー・ペーニャの加入でどこまで変わるか見ものです.

(衰えの心配があるとはいえ)個人的には理にかなった補強だと思いました.*3

日本ハム

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先月は近藤の孤軍奮闘状態でしたが,レアードがついにエンジンかかりはじめたこと,大田泰示が北の大砲として開花したことにより先月より状況が好転している用に見えます.

が,主に先発が投壊しちゃってるので打線の優位性が完全に消されていますね…去年並みに投手陣が働けば普通に3着争いなのにorz

オリックス

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T-岡田withバファローズ感ありますw

交流戦首位キープは少し不思議な感じがありますが,交流戦の荒波を上手く乗りこなしている感はあります.

西武

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秋山凄い!

今年は長打も連発とライオンズの顔として十分な成績を残しています.

そして「日本一過小評価されている」セカンド浅村もさすがの数字.

ちょっと湿りがちなおかわり君のバットに火がついたら面白いことになりそう.

あとやっぱり源田は楽しみ多いですね(試合で見てみたい).

ソフトバンク

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内川,ギータが安定して数字を叩き出している一方,若手ホープの上林はちょっと数字落としています.

ちなみにギータと上林の数字を比較すると,

ギータ .304/13HR/46RBI

上林 .316/8HR/26RBI

と一見するとさほどさがない数字なのですが,上林は異常に四球を選ばない&三振が多く,どこかで数字をガクッと落とさないか心配です.*4

楽天

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大きなマイナスがいないどころかほぼ全員プラスとかなり好調なイーグルス.

やはり注目は生え抜き初二桁本塁打をキメた茂木ですかね.

ショートという守備重視のポジションでキメたこともかなり価値あると思います.

岡島や島内,嶋らがプラスに持っていけてるのがとても良いです.

セ・リーグ

ヤクルト

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山田哲人の状態が中々上がらないのが不安ですね…

BB/K(一個三振するあたり何個四球を選ぶか)の数字が0.82ちょいなので,極度な不振ではないと思っていますが,一体何があったのか気になります.

巨人

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歴史的な12連敗中の巨人です.

得点力がなさすぎて連敗している現状がわかるようなグラフになっています.

マギーと坂本勇人がいてもこれって…

中日

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首位打者大島と本塁打王ゲレーロが引っ張って先月よりだいぶ良くなっている印象あります.

ビシエドも流石のパフォーマンス,平田が復調したら面白いことになりそうです.

DeNA

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ここも助っ人ロペスと主力の梶谷がよくやってますね.

一方筒香はもっと頑張れと言いたい,これってWBC病なんですかね?

阪神

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このグラフ「だけ」見ると糸井嘉男の補強は大成功なのかもしれません.

守備力で多分マイナス多いですが,鳥谷の復調,上本謎の覚醒が大きいことがわかります.

案外なのは高山,もっと頑張れと言いたい(守備含め).

広島

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鈴木誠也凄い,他の選手も本来のパフォーマンスを取り戻しつつある印象です,特に菊池.

安部の開花ってのも大きいですね,この好調を交流戦でもキープできたら連覇は普通にあると思います.

総評

そろそろシーズンエンドを覚悟するチームも出てきてもおかしくないかな?という差が出始めました.

とはいえこの後故障から戻る選手などもいる(例えば大谷翔平)ので,なんとかオールスターまでは楽しみたいなと思いました.

来月もこの数字は披露したいと思います,ありがとうございました!

【オマケ】今回のネタをエンジニアな背景を踏まえてDevLOVEで発表しました

今回出したデータと考察は,DevLOVEというエンジニアコミュニティの勉強会で披露するために算出しました.

devlove.doorkeeper.jp

発表のスライドはこちらになります.

www.slideshare.net

技術やプロセスの使い所や考え方を披露しつつ,実例として楽天・巨人・日ハム(近藤)の紹介をさせてもらいました.

反応も上々でなかなか楽しかったです,今後もこの手のノウハウや考え方をちょいちょい発表していきたいと思います.

最後までお読み頂きありがとうございました!

*1:斎藤佑樹と杉谷拳士が同時に先発する日はなんとなく試合が見られない(察し)

*2:感想・反響嬉しかったです,誠にありがとうございました

*3:こんだけ状況が酷いとどんな手を打ってもプラスになりそうな予感しか無い

*4:ストライクゾーンを支配できていない,いまはバットを振れば当たる状態っぽい.多分どこかで成績悪化が発生しそう

プロ野球全球団の得点源な選手(または足を引っ張ってる選手)を野球統計学とPythonで出してみた

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※2017/5/9 リンク切れを修正

ビール🍻とハンバーガー🍔をたしなみながらブログ書いてました.*1

野球,楽しんでいますかー!?

アスレチックスが「定位置」に下がる中,日ハムが調子戻してきてようやっと野球を見る気になった私ですこんばんは.*2

今年度初の野球ネタです.

PyCon mini Kumamoto 2017のエントリーで紹介させてもらった野球ネタの応用として,

2017年プロ野球,全球団の得点源と足を引っ張ってる選手を可視化

できる何かを作ったので,私の考察とともにお見せしたいと思います.

  • 贔屓チームが強い(弱い)のはなぜ!?
  • 野球統計学なにそれ美味しいの?
  • Pythonでデータをいじりたいのだが!

を直感的に知りたい方はぜひ最後までお付き合いくださいませ.

なお,指標値は私(shinyorke)独自算出のモノであり,他のコピーではないです&他のシンクタンクやMediaで出ている数字とは異なるのでご了承ください.

Starting Member

要約すると…

  • 選手個人の得点能力はwRAA (Weighted Runs Above Average) で説明ができる
  • チームごとにグラフにすると得点傾向がつかめる
  • 角中,大谷翔平が抜けてるロッテと日ハムの現状は残当
  • 糸井が抜けたオリックスは別の得点源でうまい具合にやってる
  • 広島はやっぱり凄い
  • 阪神は福留がよくやっている(凄い)
  • ソフトバンク上林誠知は頑張ればギータになれる

wRAAについて

なるべく簡単に説明している…つもりですが,読むのが面倒だ!という方は,

  • wRAAが10以上:チームの重要な得点源!!!
  • wRAAがプラスの選手は立派なスタメン
  • wRAAがマイナスの選手は守備が下手なら誰かと取り替えるべき!!!(≒足を引っ張っている)

という点だけ覚えておいてくださいm(__)m

wRAAってなに?

ウィキペディア「wOBA (野球) - Wikipedia」の解説より引用.

wRAA (Weighted Runs Above Average) はwOBAを用いて打者の打撃貢献度を測る指標である。平均的な打者が同じ打席数立った場合に比べて増やした得点を示している。

ちょこっとだけ補足をすると,

  • 得点価値*3を元に算出した重み付き出塁率「wOBA (Weighted On-Base Average) 」を元に選手の打撃貢献度(≒得点力)を数値化したのがwRAA
  • プラス10以上で平均以上の強者
  • ゼロ-プラスはスタメンの価値あり
  • マイナスは何かしらの問題がある
  • 計算は若干面倒くさいが成績表から算出が可能

という結構便利かつ直感的に評価がし易い指標となります.

なお,注意しなければいけないポイントとして,

打撃・走塁の評価のみで出しているので,守備貢献は加味していない!

というところです.

なので,

守備が上手い人はwRAAがマイナスでもチームに貢献している可能性が高い

事を頭に入れておきましょう.

数字の読み方

2016年の代表選手は私が独自算出している結果にもとづいています.

評価 wRAA 2016年の選手(日本プロ野球)
素晴らしい 40以上 筒香嘉智,山田哲人,坂本勇人,鈴木誠也,柳田悠岐*4
非常に良い 20-39 丸佳浩,大谷翔平,角中勝也ほか*5
平均以上 10-19 ロペス,菊池涼介,陽岱鋼ほか*6
平均 0-9 松山竜平,ゴメス,大島洋平ほか
平均以下 -1〜-5 田中賢介,上林誠知ほか*7
悪い -6〜-19 清田育宏,松井稼頭央,中島卓也ほか*8
非常に悪い -20以下 小林誠司,中村悠平,炭谷銀仁朗

2016年の傾向だと,やはり「打てる捕手」人材不足問題で捕手の数字が全体的に悪いっぽいです.

もしかして今年のオチも(ry

データについて(前提条件とか)

どういう条件で出したか,を出さないと信憑性に欠けそうなので一応載せておきます.

  • 2017年5月6日時点で30打席以上出場している選手を対象
  • wOBAscaleは規定打席を「30(試合) * 3.1」と仮定した上で算出.約.330(wOBA平均よりやや高い)で収まりが良さそうなのでこの数字を採用.

wRAAランキング

お待たせしました,ランキングと各球団の傾向です!

手始めに,Top 10とWorst10から.

Top 10

まずは上位10傑から.

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好調オリックスを支えるT-岡田が堂々の一位.

OPS*9やRC27*10でわかるとおり,主力打者らしいパフォーマンスを出しているのが伺えます.

二位の近藤健介もアベレージ(打率)の良さがそのままwRAAの高さに紐付いているっぽいです.

なのに何故日ハムは弱いのか…というのは後ほど触れます.

個人的には茂木英五郎がどこまで伸びるか気になります!

Worst 10

下位10人もみてみましょう.

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なんと,最下位は侍ジャパン正捕手のあの方でした(震え声)

見た目の数字が低空飛行しているかつ,巨人でもスタメン出場している(≒成績が悪くても出場せざるをえない)が関係して数字が悪化しています.

まあ2016年も下の方だったので例年通りなのかもしれませんが…

個人的には(アイコンのユニフォーム的な意味で)大好きな中島卓也が今年はずっと低空飛行しているのが辛いです.

そりゃ鎌ヶ谷に戻されますよ…ええorz

全部見せます!12球団wRAAの傾向!

このブログのメインコンテンツです.

  • 誰がチームの得点源として貢献しているか
  • 誰が(攻撃力的な意味で)足を引っ張っているか

がひと目でわかるグラフを12球団分準備しました.

考察と共におたのしみください!

なおコンテンツの都合上,セパともに下位のチーム(5/7時点の順位表より)から紹介します.

パ・リーグ

ロッテ

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大事な得点源の角中が故障離脱,デスパイネをソフトバンクにとられた結果,

  • 鈴木大地が唯一の得点源に
  • 他は…あっ(察し

という状況になっています.

打撃で期待されている(ハズ)の井上や田村がどこまで伸びるかによって変わりそうですが,伊東監督が嘆いていたとおり,デスパイネの代わりの攻撃力を得る必要がありそうです.

その答えがマニー・ラミレスかどうかは別として.*11

日本ハム

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近藤健介がプロ野球全体二位のwRAAを叩き出している分を他の選手が帳消し…どころかマイナスにしちゃっています.

というのもありますが,

  • リーグトップクラスの得点力をもつ大谷翔平が離脱
  • レアードが冷温停止
  • 活躍が期待されていた岡大海が(ry

というあたりの影響が大きそうです.

特に大谷翔平は本当に痛い.

なお,中田翔さんは多分こんなもんだろうと思ってました(棒読み)*12

西武

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今年は謎に投手陣が健闘している印象がありますが,グラフから見る限り例年通り秋山・浅村・おかわり君・メヒアがしっかり仕事をしている印象です.

(これは例年通りの傾向なのですが)ライトにスタメンクラスがいない,栗山と併用している田代などレフトが脚を引っ張っているのが若干もったいないです.

外野の両翼は基本的に得点を稼げるポジションなのでここでどれだけ踏ん張れるかが勝負かなと.

あと,守備で貢献している源田がwRAA0近くまで持ってこれるといいチームになりそうです.

オリックス

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wRAAリーグ一位のT-岡田のみならず,小谷野&中島の復活,ロメロ大健闘で今のポジションをキープできている感があります.

あと,守備走塁職人の駿太が思ったよりマイナスが少ないのも◎

安達が大きく足を引っ張っているのが気になりますが,おそらく守備貢献と足すとトントンかと思うのであとは日本を代表する大砲となりえる逸材・吉田正尚の復活が待たれます.

吉田が復活したら一気に上まで行きそうな予感…

あと,このグラフだけ見ると糸井が抜けた穴はさほど影響ないように見えます.

ソフトバンク

f:id:shinyorke:20170508000710p:plain

プラスの面々は一人を除き順当です.

「一人を除き」は勿論この方,絶賛売り出し中の上林誠知で,ギータを超えるwRAA(5.4,ギータは5.0)を叩き出しています!

上林は三振が若干多いのが気になりますが,BABIP*13が思ったより低く,運ではなく実力で稼いでるっぽいので,

上林は四球が増えてきたら第二のギータになってもおかしくなさそうです!

楽天

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茂木とペゲーロが素晴らしいですね.

ウィーラーとアマダーが作ってる借金を他の選手がいい感じに押さえています.

ショートという守備上の重責を担ってるポジションに居ながら得点源になってるのはメジャーのショートみたいで素晴らしいです.

守備指標も良好なのでコンバートは不要,このまま行くとホントに和製カルロス・コレアもしくはコーリー・シーガーまったなし!*14だと思いますが,裏を返すと茂木が抜けると結構ヤバい感じになるので,ぜひぜひ大切に起用してもらいたいですね.

セ・リーグ

中日

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大島洋平の孤軍奮闘状態です.

というかオフェンスな選手の平田,ビシエド,ゲレーロ他の数字がアレで泣けます.

まだ開幕一ヶ月なので揺り戻しがあることを期待しましょう(小並感)

ヤクルト

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キャッチャーの中村悠平がまさかの一位w

守備ポジションでこの数字は立派の一言です,ホントに素晴らしい!

山田哲人大統領は多分この後温まってくると思うので今月の動向に期待したいです.

DeNA

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チーム全体数字が低い感じですが,その中でも筒香がTopに.

石川の頑張りもありますが,この数字を見るとチームの得点的な欠点が二遊間にあるなあというのがよくわかります.

巨人

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坂本勇人すごい.坂本勇人is神.

マギーも日本球界復帰後しっかりチームに貢献している感があります.

阿部慎之助はこれから温まると思いますが,日替わりになってる一番に外野の全ポジション,去年好調だった村田修一がアレ?ってなってるのがどうなるかが見ものですね.

個人的には長野と中井もっと頑張れよといいたい.

なお侍ジャパン正捕手は…先程触れたとおりです(察し

広島

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「日本一過小評価されているセンター」かもしれない丸の頑張りが良いですねー.

守備貢献含めるともっと評価されていい,何故侍ジャパンに選ばれなかったのか謎です.*15

以外にもチームで足を引っ張ってるのが菊池涼介ですね.

ただ先程触れたとおり,wRAAで守備は評価できないため,実際は守備分含めるとプラスかと思います.

そりゃ今年も強いわけだ.

阪神

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真打ちはそんな広島を9点差大逆転勝利でひっくり返したタイガース.

糸井の加入は得点源という意味で大きなプラスだったようです!*16

福留孝介が相変わらず好調,上本もよく頑張っているなど,元々守り要素が強いタイガースに攻撃のアクセントがいい感じに入ってるのがこのグラフで読み取れます.

高山・原口・北條はこの位置で収まる選手ではないと思うので,この辺の数字が上がるとタイガースファンはいい夢見ていいんじゃないかと思います.

鳥谷さんはオフェンスも去ることながら守備が(ryなので,使い方に迷う日々が続きそうです.

まとめ

  • wRAAをグラフにしてチームごとに並べると得点傾向がわかる
  • 強みと弱みをまとめて可視化すると,チームの強み・弱みがひと目でわかる
  • この手の分析と可視化はやっぱPython便利

wRAA…というより得点価値という考え方自体が野球の得点と勝利の考え方にピッタリ合っており,これを出して可視化するだけでいろんな考察が出来ることがわかりました.

ぶっちゃけ最近野球をしっかり追えていないのですが,wRAAを追いかけるだけで現在順位とその理由がふんわり見える,というのは面白いと思いました.

最後のPythonの件はこの後のコードスニペットをご覧いただければわかると思います.

大したコード書いてません(pandasとmatplotlibを使えたら誰でも出来る).

苦戦したのはwRAAとwOBAの計算ですね…結果が合うまで大変でした.

そんな楽しい野球統計学ですが,この手の数字を毎日出せるように現在分析基盤を開発してます(余暇の時間を使って).

成果はきっとPyCon JP 2017で出せると思うので「面白い!」と思った方は是非シェアとかいいねしてくれると嬉しいですm( )m

pycon.jp

最後までお付き合いいただきありがとうございました!

【オマケ】Pythonで可視化した時に使ったコード

データの取得については察してください(秘密で)

ここにはありませんがScrapy*17でスクレイピングしてMySQLに保存しています.

概念的なコードになることをご了承ください.

なお,使ったライブラリは

となります.

日本プロ野球wOBA&wRAA算出サンプル&ランキング

【補足】参考資料

真似するのにはちょっとむずかしいかもですが,一応載せておきます.*23

ブログなど

今回はこちらのネタを元に作成しました(手前味噌)

speakerdeck.com

また,ウィキペディアも結構参考にしています.

wOBA (野球) - Wikipedia

Linear Weights(各種プレーを得点単位で評価する手法)

書籍

過去エントリーにも上げている書籍ですが改めて紹介.

勝てる野球の統計学――セイバーメトリクス (岩波科学ライブラリー)

勝てる野球の統計学――セイバーメトリクス (岩波科学ライブラリー)

プロ野球を統計学と客観分析で考えるセイバーメトリクス・リポート5

プロ野球を統計学と客観分析で考えるセイバーメトリクス・リポート5

  • 作者: 岡田友輔,道作,三宅博人,蛭川皓平,高多薪吾,Student,水島仁,神事努,森下義隆,神原謙悟,竹下弘道,市川博久,大南淳
  • 出版社/メーカー: 水曜社
  • 発売日: 2016/05/25
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)
  • この商品を含むブログ (1件) を見る

*1: こちらで味わってました(手前味噌)→ ヴィレッジヴァンガード ダイナー 荻窪 (Village Vanguard DINER) (荻窪/ハンバーガー) - Retty

*2:4Aみたいなアスレチックスさんだから残当.日ハムは流石に巻き戻すと思ってました(今日5/7は負けましたが)

*3:プレーの結果がどれだけ得点に対する価値を出したか?を算出&評価する考え方のこと.Linear Weights(各種プレーを得点単位で評価する手法)を元に,各シチュエーション(3アウト×ランナー状況8種類=24ケース)毎の「得点期待値」を算出,それぞれのシチュエーションから足し引きして得点価値を出す…と,言うことがリンク先のウィキペディアに書いてある内容の概要です(ちょっと難しいかも)

*4:この辺は流石としか言いようがないメンバー,説明不要

*5:規定打席未満でランク入りしたのは大谷翔平のみ.バケモノかっ

*6:守備貢献を加味すると菊池すごすぎ

*7:スタメンの田中賢介がこの位置にいるのはちょっと.なお守備を含めると選手としてはプラス評価

*8:この辺になると守備がうまく出来ないと速攻スタメン落ちorクビの危機

*9:On Base Plus Slugging.出塁率と長打率を足した値でこれでおおよその攻撃力が把握できる

*10:Run Create per 27 outs.得点を作る能力のこと.最近のセイバーメトリクスではあまり使われないが,得点構造を指し示している数式「(出塁能力+進塁能力)/出塁機会」がとても美しく,セイバーメトリクス上では基礎として抑えておきたい数字でもある.

*11:流石に無理やろw

*12:中田翔は日本の四番一塁としては珍しく、守備で価値を稼ぐタイプなのです.それがいいかどうかは別として(主力として恥ずかしくない成績ではある)

*13:インプレー打率.これの数字が高いと「運が強い」可能性があるので,高すぎる打者は要注意

*14:二人共メジャーを代表する攻守ともにイケてるショートです

*15:個人的にはアストロズのレフトより選ばれる権利あったと思う.

*16:ただし守備はひどいです,センターどころか外野をやらせちゃいけない,一塁にしましょうよ

*17:Webクローラー&スクレイパーをいい感じにつくるFramework.もちろんPython製

*18:ブラウザ上でコーディングしたりデータを可視化するためのライブラリ.PyDataやる人にとって必須の道具

*19:SQLの結果やファイルなど,あらゆるデータソースからデータセット(pandas的にはデータフレーム)を作ってデータの前処理をしたり可視化ができる神ライブラリ.スプレッドシートやExcelっぽい事をPythonのコードで出来ちゃう.Pythonを使う人の33.4%くらいはこれを使うために使ってるのでは説ある.

*20:グラフ描画ライブラリ

*21:これもグラフ描画ライブラリ.matplotlibのラッパー的に使う&デザインかっこよくなったりI/Fが洗練されたりとメリット多い

*22:O/Rマッパー.pandasでSQLを扱う時はSQLAlchemyのコネクションを食わせるのが定番の手段(その方がかなり楽)

*23:過去ネタと比べ,結構難易度高いと思います.