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WBC第2ラウンド

WBC2017 第2ラウンド

激闘の第2ラウンドを終え、侍ジャパンは全勝で決勝ラウンドに突入します。明日はアメリカ戦、勝てば明後日にはプエルトリコとの決勝戦になります。練習試合ではなんやかんやと言われていましたが、史上初の全勝での決勝ラウンド進出を達成しました。このままあと2戦勝ち抜いて、全勝での優勝を期待したいですね。

ひとまず第2ラウンドまでの6試合分の成績をまとめました。WBC本戦のみの成績なので、アリゾナでの練習試合は含まれていません。

各試合結果

打撃成績まとめ

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選手の順番は前回と揃えてあります。パッと見、筒香、中田、坂本がかなり良さそうですね。地味に菊池選手の三振数が最も多いのが驚きました。もちろん打席数多いのもありますが。

次に、打率、OPSだけですが、第1ラウンド終了時点での成績との比較をしてみます。

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山田の数字が明らかに上がりましたね。キューバ戦の2HRをはじめ、第2ラウンド3試合で6安打と調子を上げてきています。

あとは、良くも悪くも、スタメン勢で調子が大きく変わっている選手はいなさそうですね。青木は多少数字は上がっているものの、物足りない感じは否めません。秋山も控えているので、鈴木も含め、筒香以外の外野2枠をどうするか、が鍵になりそうですね。

投手成績まとめ

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先発陣では、石川、菅野が打ち込まれたことで数字がかなり悪くなっています。対象的に、ここまで無失点の千賀が光りますね。

リリーフ陣では、秋吉、牧田、平野の登板数がかなり多いです。というか、この3人は第2ラウンド3試合すべてに登板していますね。この3人が軸になっていることがわかります。

まとめ

がんばれ侍ジャパン

WBC第1ラウンド

WBC2017 第1ラウンド

WBCが開幕し、日本は第1ラウンドを3連勝で突破しました。かくいう私も、オーストラリア戦を現地観戦しました。球場で見た筒香のホームランは本当に衝撃でした。

正直、強化試合等の成績が芳しくなかったこともあって、あまり世間の期待値は高くなかった感じはしますが、ひとまずは無事に勝ち抜けましたね。次はオランダ、イスラエルとぶつかる第2ラウンドです。

その前に、第1ラウンドを振り返ってみたいと思います。3試合でデータも何も、という感じはあるので、ひとまずこの3試合の成績をまとめるだけまとめました。

各試合結果

  • 3/7 日本 11 - 6 キューバ
  • 3/8 オーストラリア 1 - 4 日本
  • 3/10 日本 7 - 1 中国

打撃成績まとめ

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雑ですが、基本的に、いい部分は赤く、そうでない部分は青くしてあります。数字が大きいほど色が濃くなります。

上の9人が、キューバ戦・オーストラリア戦のスタメンです。これらの選手が今後も軸になるんですかね。

この中で行くと、松田、小林両選手の打率が抜けていますね。小林がこんなに打つとは誰が予想しただろうか。。。正直、球場で見ていても、観客から小林への期待感の薄さがすごかったです。次が山田ということもあり、歓声のギャップが凄まじかった。

中田は、打率こそ悪いですが、四球が多く、打ったヒット2本がホームランということもあり、OPSで見るとトップになっています。逆に、山田、青木、鈴木はちょっとイマイチかな。。。

控えで行くと、秋山、田中両選手のがよさそう。このあたりは、打席数ないので参考程度。それにしても、銀仁朗は急に呼ばれたのに、使われないまま終わってしまうのだろうか。。。

投手成績まとめ

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投手陣はまぁ、継投うんぬんの問題もあったので。数字が悪く見える則本、平野の失点はいずれもキューバ戦での継投部分ですからね。。。それ以外は、比較的安定しているように見えますね。それにしても、松井は相変わらずの奪三振率だな。。。

まとめ

まぁぶっちゃけ、3試合程度ではデータも何もありません。ファンとしては、世界一目指して応援していくのみですね。

とりあえず書きはじめ

このブログの内容

プロ野球のデータを、いろいろな視点から分析、可視化してみよう、という自己満足的なブログです。 ありがたいことに、ネット上で有志の方々がさまざまなデータを公開してくださっています (もちろん、MLBほど充実しているわけではないですが)。

そこで、そういったデータを使って、何かいろいろとできないかなぁ、と思った次第です。 また、自分のデータ分析スキルの練習も兼ねています。

ちなみにこのブログの著者は楽天ファンです。

注意

野球でデータ分析、というとよく聞くのがセイバーメトリクスです。

セイバーメトリクス - Wikipedia

もちろん、セイバーメトリクスの指標を扱うこともあるかもしれないですが、 このブログではセイバーメトリクスにこだわるつもりは全くなくて、適当にいろいろとやってみようと思っています。 ちなみに、自分自身、セイバーメトリクスにそんなに詳しいわけでもありませんので、そのあたりも今後勉強していきたいな、と思っています。

とりあえず

まぁ試しに、ということで。

2016年の全試合結果を、得失点でマップ化しました。

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グラフの見方

  • 横軸がホームチームの得点、縦軸がホームチームの失点(=ビジターチームの得点)を表しており、該当する試合数によって色が変わっています。
    • 該当する試合がなかった場合は白、該当する色が少ないと緑、そして、該当する試合数が多いほど、青が濃くなります。
    • 例えば、右端の方にぽつんと存在する緑の点は、 ホームチーム 22 - 6 ビジターチーム の試合が1試合だけあったことを示しています。
  • 星印は、最も試合数が多かった ホームチーム 3 - 2 ビジターチーム を表しています。
  • 斜めの赤い破線は、ホームチームの得点=失点のグラフです。つまり、この破線上の点は引き分けの試合を表しています。
  • 縦横の黒い破線は、それぞれの軸の平均を表しています。

グラフからわかること

  • ホームチーム 3 - 2 ビジターチーム の試合が最も多くて、その周辺のスコアの試合が多い
    • ただし、なぜか ホームチーム 2 - 2 ビジターチーム の試合は1試合もなかった
  • 意外と2桁得点の試合も見られるが、両チーム2桁得点なのは、 ホームチーム 13 - 12 ビジターチーム の1試合のみ
    • ホームチーム 10 - 9 ビジターチーム は割とある

馬鹿試合が多い、みたいに、試合傾向みたいなのがわかるかなぁ、と思ったのですが、まぁぶっちゃけよくわからない結果になってしまいました。

まとめ

というわけで、こんな感じでなんとなくデータをまとめたり、可視化できたりなぁと考えています。 それが種々の知見を得られるような結果のときもあれば、今回のような、とりあえずできたけどよくわからない結果のこともあると思います。 まぁとりあえずいろいろと載せていくつもりですが、基本的には自己満足のものなのであしからず。。。