[心得] PLG第三季 球員打法分布圖

看板basketballTW作者 (洨朋友)時間8月前 (2023/09/07 20:33), 8月前編輯推噓19(1901)
留言20則, 20人參與, 7月前最新討論串1/1
大家好,最近我在自學,利用R分析資料。偶然間看到一篇文章( https://tinyurl.com/mveu8m4z)利用R進行主成分分析(Principle Component Analysis,PCA),了解哪些NBA球員的打法較為相近。於是便效仿這篇文章,在ChatGPT的 幫助下撰寫R指令,利用ggplot2套件畫出PLG第三季的球員PCA散點圖。 資料來源為PLG官網的第三季球員數據(https://pleagueofficial.com/stat-player),並 參考另一篇文章(https://tinyurl.com/324wxf9x)另外計算各球員的GmSc(Game Score)。 接著解釋一下PCA原理。PCA能將好幾個變數(得分、籃板、失誤……),透過加權、篩選後 ,濃縮成幾個較重要的「主成分」(PC)。而我再根據「凱莎原則」,留下特徵值大於1的 主成分。至於選取的主成分裡包含哪原始變數和加權大小,我還沒有深入研究如何分析,因 此不得而知。 在進行PCA分析後,我選擇得到的PC1和PC2,繪製成二維散點圖。以下是圖的看法: 1.每個球員圓點根據隊伍上色(隊伍按照例行賽戰績編號1-6)。 2.GmSc值越大,球員的圓點就越大,代表球員的效率越高。 3.球員在圖上位置越相近,代表:在傳統數據上,這些球員的打法越相似。 https://i.imgur.com/C8sn4Ys.png
可以發現,大部分的本土球員,聚集於左下角,這裡比較看不出球員的特性。 主打禁區得分、護框的球員分布於右上角。大部分是大洋將,例如吉爾貝克。 中間偏上方的部分則是能投外線的延伸四、五號球員,例如強森、穆倫斯。 左邊中間為球權較多、需要擔任play maker的本土球員,像是楊敬敏、高國豪、盧峻翔。 右下角則是本土苦力球員,例如孫思堯。 最後是左上角,數據較全面的球員,通常是能得分又能助攻隊友的球員,代表為林書豪。 接著是兩個有趣發現。 首先,鈦強獨樹一格,來到圖表的中間上方,四周沒有球員,可以說是打法非常獨特。可能 跟鋼鐵人當時的狀況、出賽幾場就遭3Q有關。 其次,辛特力、曼尼高打法和林書豪相似,都是能幫助團隊、自己也能得分的球員。最意外 的是,班尼特竟然也占據相同位置!或許能開玩笑的說,KBL的Sono Skygunners就是看上這 點,才簽下班尼特吧!儘管數據呈分布上,兩人確實高度相似,但從球賽內容來看,班尼特 並無法發揮如林書豪的影響力,幫助攻城獅取勝。這告訴我們,評價一名球員時,質(球賽 內容)與量(數據呈現)皆要參考。 最後要提醒,這張圖表只能代表: 以傳統數據上來看,各球員打法的相似程度,以及依照圓點大小判斷該球員的效率高低。並 無法比較相同類型球員對隊伍的貢獻,班尼特和林書豪便是一例。 由於我也是最近才開始學習此領域相關的知識,文章可能會有錯誤,希望大家不吝嗇給予指 教! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.233.98.109 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/basketballTW/M.1694089981.A.0E7.html ※ 編輯: sz61013 (36.233.98.109 臺灣), 09/07/2023 20:38:34

09/07 20:47, 8月前 , 1F
蠻有趣的圖表
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r真的很難用,最終都還是要用python的
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※ 編輯: sz61013 (36.233.98.109 臺灣), 09/07/2023 20:55:46

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還以為走錯版XDDD
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09/07 21:44, 8月前 , 6F
去實習球隊數據分析師了
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推 有趣的分享
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有趣的分析
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林書豪又被拿去跟NBA狀元比
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推 台籃需要更多數據分析
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好酷的數據
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推 之前我也做過類似的 會建議用python
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還以為qqplot打錯 原來真的叫ggplot
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還沒試過用R來跑多變量,感覺蠻有趣的
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09/08 12:27, 7月前 , 16F
好用心
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用心推
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推用心,台籃確實需要更多的進階數據
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