データで見るマイアミ・ヒートの特徴と傾向【NBA2018-19 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2018 – 2019レギュラー・シーズンにおけるマイアミ・ヒートの各種データで実践した分析の結果を示していきます。NBA観戦の際のご参考になれば幸いです。

　本記事における分析結果は、フリー統計ソフトRのパッケージ” BasketballAnalyzeR ”を用いての分析結果であるため、NBA公式で公表されている数値とは差異が発生する場合もあります。その点につき、あらかじめご留意ください。

　なお、マイアミ・ヒートの他のレギュラー・シーズンの記事は、こちらからご確認ください。

※データ分析を実践する際に参考にしている書籍『Basketball Data Science: With Applications in R』の紹介記事も書いていますので、よろしければご確認ください。

【マイアミ・ヒート】プレイヤーの基本スタッツ < NBA 2018 – 2019 Regular Season>

　マイアミ・ヒートの所属プレイヤー（試合出場時間順）の基本スタッツは下記の通り。基本スタッツの内容はこちら。

Player	GP	MIN	PTS	P2M	P2A	P2p	P3M	P3A	P3p	FTM	FTA	FTp	OREB	DREB	AST	TOV	STL	BLK	PF	PM
Josh Richardson	73	2539.4	1209	259	566	45.8	164	460	35.7	199	231	86.1	54	209	298	113	79	34	200	68
Justise Winslow	66	1959.5	830	228	493	46.2	96	256	37.5	86	137	62.8	63	292	282	142	72	19	177	119
Bam Adebayo	82	1912.6	729	277	471	58.8	3	15	20	166	226	73.5	165	432	184	121	71	65	203	21
Dwyane Wade	72	1885.2	1083	330	699	47.2	86	261	33	165	233	70.8	69	216	301	166	59	38	118	-68
Kelly Olynyk	79	1812.3	787	148	245	60.4	113	319	35.4	152	185	82.2	72	303	140	114	53	37	183	106
Hassan Whiteside	72	1674.2	887	386	664	58.1	2	16	12.5	109	243	44.9	257	560	56	97	46	136	192	19
James Johnson	55	1163.8	428	114	230	49.6	50	149	33.6	50	70	71.4	22	154	135	74	35	27	114	-105
Derrick Jones Jr.	60	1153.5	422	132	233	56.7	28	91	30.8	74	122	60.7	96	144	37	43	46	42	123	-22
Dion Waiters	44	1137.9	527	89	189	47.1	109	289	37.7	22	44	50	7	109	121	64	29	9	72	-38
Goran Dragic	36	990.5	494	122	269	45.4	57	164	34.8	79	101	78.2	20	91	174	71	30	5	81	42
Ryan Anderson	25	321.3	63	12	29	41.4	9	40	22.5	12	16	75	18	36	19	14	4	1	25	-73
Duncan Robinson	15	160.9	50	8	11	72.7	10	35	28.6	4	6	66.7	2	17	5	4	5	0	11	-33
Udonis Haslem	10	74.5	25	11	21	52.4	0	12	0	3	4	75	3	24	2	3	0	0	9	-32
Emanuel Terry	3	22.7	10	4	7	57.1	0	0	0	2	4	50	3	4	2	2	3	0	4	4
Yante Maten	2	13	2	1	3	33.3	0	1	0	0	0	0	1	2	0	0	1	0	0	4

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※NBAプレイヤーのマッピング（多次元尺度構成法）はこちら、NBAプレイヤーの分類 （ウォード法による階層的クラスター分析）はこちら。

【マイアミ・ヒート】基本スタッツを用いたプレイヤーのバブルチャート <NBA 2018 – 2019 Regular Season>

シュート成功数とシュート試投数を用いたバブルチャート

　シュート成功数とシュート試投数を用いたバブルチャートは下記の通り。バブルチャートの見方はこちら。

ディフェンス関連スタッツとプラスマイナスを用いたバブルチャート

　ディフェンス関連スタッツとプラスマイナスを用いたバブルチャートは下記の通り。バブルチャートの見方はこちら。

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※基本スタッツを用いたチーム単位のバブルチャートはこちら。

【マイアミ・ヒート】基本スタッツを用いたプレイヤーのレーダーチャート <NBA 2018 – 2019 Regular Season>

　マイアミ・ヒートの所属プレイヤーのレーダーチャートは下記の通り。レーダーチャートの見方はこちら。基本スタッツの内容はこちら。

※シーズンを通じて試合出場時間が500MIN以上であるプレイヤーが対象。レーダーチャート内にある青色の点線は平均値（標準化の処理を行っているため平均0）を表す。レーダーチャート作成の際には全てのスタッツを1MINあたりの数値に変換している。

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※基本スタッツを用いたチーム単位のレーダーチャートはこちら。

【マイアミ・ヒート】基本スタッツのばらつき ～変動係数と範囲～ <NBA 2018 – 2019 Regular Season>

　マイアミ・ヒートの基本スタッツのばらつきを示すグラフは下記の通り。グラフの見方とグラフ作成に使用した基本スタッツの内容はこちら。グラフ内に示されている変動係数（Variation Coefficient）と範囲（Range）の内容は過去記事を参照。

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【マイアミ・ヒート】シュートチャートとフィールドショット分布 <NBA 2018 – 2019 Regular Season>

コートを16エリアに区分したシュートチャート

　コートを16エリアに区分したマイアミ・ヒートのシュートチャートは下記の通り。シュートチャートの見方はこちら。

ヘックスビンマップ（Hexbin map）を用いたシュートチャート

　ヘックスビンマップ（Hexbin map）を用いたマイアミ・ヒートのシュートチャートは下記の通り。シュートチャートの見方はこちら。

試合経過時間で見るフィールドショットの分布とベストスコアラー ～密度推定～

　試合経過時間で見るマイアミ・ヒートのフィールドショットの分布は下記の通り。分布図の見方はこちら。

ショットクロックで見るフィールドショットの分布とベストスコアラー ～密度推定～

　ショットクロックで見るマイアミ・ヒートのフィールドショットの分布は下記の通り。分布図の見方はこちら。

シュート距離で見るフィールドショットの分布とベストスコアラー ～密度推定～

　シュート距離で見るマイアミ・ヒートのフィールドショットの分布は下記の通り。分布図の見方はこちら。

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※リーグ全体のシュートチャートとフィールドショット分布はこちら。

【マイアミ・ヒート】フィールドショットのスコアリング期待値 <NBA 2018 – 2019 Regular Season>

試合経過時間で見るスコアリング期待値の推移 ～密度推定～

　試合経過時間で見るマイアミ・ヒートのスコアリング期待値の推移は下記の通り。分布図の見方はこちら。

ショットクロックで見るスコアリング期待値の推移 ～密度推定～

　ショットクロックで見るマイアミ・ヒートのスコアリング期待値の推移は下記の通り。分布図の見方はこちら。

シュート距離で見るスコアリング期待値の推移 ～密度推定～

　シュート距離で見るマイアミ・ヒートのスコアリング期待値の推移は下記の通り。分布図の見方はこちら。

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【マイアミ・ヒート】チーム内におけるアシストのネットワークと特徴<NBA 2018 – 2019 Regular Season>

フィールドショットによる得点とアシスト関連スタッツ

　マイアミ・ヒートの所属プレイヤー（アルファベット順）のフィールドショットによる得点とアシスト関連スタッツは下記の通り。表中のFGPTS, FGPTS_AST, FGPTS_ASTp, AST, ASTPTSの内容はこちら。

Player	FGPTS	FGPTS_AST	FGPTS_ASTp	AST	ASTPTS
Bam Adebayo	563	394	70.0%	184	458
Derrick Jones Jr.	348	256	73.6%	37	96
Dion Waiters	505	320	63.4%	121	302
Duncan Robinson	46	44	95.7%	5	10
Dwyane Wade	918	361	39.3%	301	704
Emanuel Terry	NA	NA	NA	1	3
Goran Dragic	415	204	49.2%	174	404
Hassan Whiteside	778	480	61.7%	56	131
James Johnson	378	247	65.3%	135	336
Josh Richardson	1010	658	65.1%	298	715
Justise Winslow	744	446	59.9%	282	680
Kelly Olynyk	635	539	84.9%	140	348
Rodney McGruder	451	314	69.6%	112	265
Ryan Anderson	6	6	100.0%	2	4
Tyler Johnson	414	333	80.4%	112	273
Udonis Haslem	22	12	54.5%	2	4
Wayne Ellington	195	183	93.8%	29	66
Yante Maten	2	2	100.0%	NA	NA

アシストネットワーク ～ネットワーク分析～

　マイアミ・ヒートのアシストネットワークは下記の通り。グラフ内に示されている項目やグラフの見方はこちら。

※ノードの色はFGPTS（フィールドショットによる得点）、ノードのサイズはASTPTS（アシストにより生み出した得点）に対応している。エッジの始点はアシスト元のプレイヤー、終点はアシスト先のプレイヤー、エッジの色はアシスト数（アシスト数20以下となるエッジの表記は省略）に対応している。

アシストにより生み出された得点とフィールドショットによる得点の散布図

　アシストにより生み出された得点とフィールドショットによる得点の散布図は下記の通り。散布図の見方はこちら。

主要プレイヤー間のアシストのやり取り ～クロス集計表～

　主要プレイヤー間のアシストの具体的な本数は下記の通り。クロス集計表の見方はこちら。

	Bam Adebayo	Dwyane Wade	Hassan Whiteside	Josh Richardson	Justise Winslow	Kelly Olynyk
Bam Adebayo	0	21	0	43	18	21
Dwyane Wade	47	0	38	43	23	52
Hassan Whiteside	0	5	0	7	10	2
Josh Richardson	27	26	39	0	41	42
Justise Winslow	32	23	45	45	0	36
Kelly Olynyk	12	18	9	27	14	0

※シーズンを通じて試合出場時間が1500MIN以上であるプレイヤーが対象。クロス集計表の見方について、集計表の行にはアシストを出した側のプレイヤー、集計表の列にはアシストを受けた側のプレイヤーが記載されている。

アシストを出した相手先の偏りの度合いを数値化 ～ジニ係数～

　マイアミ・ヒートの所属プレイヤーについて、アシストを出した相手先の偏りを表すジニ係数は下記の通り。ジニ係数の内容は過去記事を参照。

※シーズンを通じて試合出場時間が1500MIN以上であるプレイヤーが対象。ジニ係数は0から1（0～100%）の間の値をとり、アシストを出した相手先の偏りが全く無い場合は0、その偏りが大きくなるにつれて1に近づく。

アシストをもらった相手の偏りの度合いを数値化 ～ジニ係数～

　マイアミ・ヒートの所属プレイヤーについて、アシストをもらった相手の偏りを表すジニ係数は下記の通り。ジニ係数の内容は過去記事を参照。

※シーズンを通じて試合出場時間が1500MIN以上であるプレイヤーが対象。ジニ係数は0から1（0～100%）の間の値をとり、アシストをもらった相手の偏りが全く無い場合は0、その偏りが大きくなるにつれて1に近づく。

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※アシストに関するチーム単位のジニ係数はこちら。

【マイアミ・ヒート】対戦チームのシュートチャートとフィールドショット分布 <NBA 2018 – 2019 Regular Season>

　ここではマイアミ・ヒートと対戦したチームのシュートチャートとフィールドショット分布を示し、マイアミ・ヒートが対戦チームからどのようなシュートを打たれたのかを確認する。

コートを16エリアに区分した対戦チームのシュートチャート

　コートを16エリアに区分したマイアミ・ヒートの対戦チームのシュートチャートは下記の通り。シュートチャートの見方はこちら。

ヘックスビンマップ（Hexbin map）を用いた対戦チームのシュートチャート

　ヘックスビンマップ（Hexbin map）を用いたマイアミ・ヒートの対戦チームのシュートチャートは下記の通り。シュートチャートの見方はこちら。

シュート距離から見る対戦チームのフィールドショットの分布とベストスコアラー ～密度推定～

　シュート距離から見るマイアミ・ヒートの対戦チームのフィールドショットの分布は下記の通り。分布図の見方はこちら。

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※リーグ全体のシュートチャートとフィールドショット分布はこちら。

次ページは、分析を実行するための統計ソフトRのコマンドを記載している。