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CRITT 研究室

データ分析

クリケットは、一球ごとの出来事が記録されるデータの豊かな競技です。ここでは、データの入手先から整形、分析、可視化までを、初めての人にも分かる形で少しずつ紹介します。

「データを知る」だけでなく、「このデータから何が見えるだろう?」を実際に試すデータ分析実験室も始めます。実験室の分析は、検証と改善を続けながら公開します。
クリケットとデータ分析を組み合わせたペン画
データ → 分析 → 発見
分析の流れ

数字を、意味へ。

データを眺めるだけでは分析にはなりません。どこから得たデータかを確かめ、扱える形に整え、問いに合わせて集計し、最後に人が理解できる形で表現します。

01

データ

入手先、対象試合、項目、欠損、更新範囲を確認します。

02

整形

日付、選手名、得点、投球番号などを分析可能な形に整えます。

03

分析

得点率、失点率、局面別成績など、問いに対応する指標を計算します。

04

可視化

試合の流れや選手の特徴を、グラフや図として読み解きます。

DATA ANALYTICS LAB / EXPERIMENTAL

データ分析
実験室。

限られた公開データから、どのような問いを立て、どこまで比較・可視化できるのかを試す場所です。完成した公式指標を提示するのではなく、分析方法そのものも含めて検証・改善していきます。

LAB NOTE

ここに掲載する分析には、収録範囲や標本量など公開データ特有の制約があります。分かっている限界は各ページに明記し、結果を断定しすぎず、「こういう見方ができる」を試す実験として公開します。

男子T20I選手のデータ比較を表すイメージ
実験中・検証改善中EXPERIMENT 01 / MEN'S T20I

120球で見る、日本の現在地。— 男子版

Cricsheetの男子T20I収録データから、打者の得点速度とアウトされにくさ、投手の失点抑制とウィケット獲得頻度を二軸で比較。補正なし/相手・局面の部分補正を切り替えながら、日本代表選手の特徴を探索します。

男子版の実験を見る →
今後の追加予定

分析と可視化。

以下は今後追加を検討している内容です。現在はリンク先のない予告項目です。

予定 01

一球データを読み込む

Pythonや表計算ソフトでCSV2を読み込み、試合、イニング、オーバー、投球の単位を確認します。

今後追加予定
予定 02

T20の流れを可視化する

オーバーごとの得点、ウィケット、必要得点率などから、試合の流れを見える形にします。

今後追加予定