データで見るシカゴ・ブルズの特徴と傾向【NBA2012-13 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2012 – 2013レギュラー・シーズンにおけるシカゴ・ブルズ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、シカゴ・ブルズの他のレギュラー・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。

【シカゴ・ブルズ】プレイヤーの基本スタッツ < NBA 2012 – 2013 Regular Season>

　シカゴ・ブルズの所属プレイヤー（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
Luol Deng	75	2902.9	1237	391	860	45.5	75	233	32.2	230	282	81.6	162	314	222	144	81	32	105	-2
Carlos Boozer	79	2546.2	1281	544	1138	47.8	0	2	0	193	264	73.1	175	596	179	176	66	28	239	-74
Joakim Noah	66	2426.3	784	303	625	48.5	0	5	0	178	237	75.1	260	473	262	176	78	141	185	62
Jimmy Butler	82	2133.6	705	199	407	48.9	40	105	38.1	187	233	80.3	136	192	115	62	78	31	97	55
Nate Robinson	82	2086.3	1074	258	573	45	141	348	40.5	135	169	79.9	29	155	358	144	85	10	207	31
Marco Belinelli	73	1881.5	702	162	389	41.6	79	221	35.7	141	168	83.9	13	127	148	82	44	6	140	-42
Kirk Hinrich	60	1764.4	459	88	240	36.7	71	182	39	70	98	71.4	16	142	314	99	63	25	192	98
Taj Gibson	65	1459.4	517	214	437	49	0	4	0	89	131	67.9	125	220	61	76	27	90	166	112
Richard Hamilton	50	1087.9	490	188	423	44.4	16	52	30.8	66	77	85.7	16	67	119	84	24	5	93	-33
Nazr Mohammed	63	692.9	166	66	178	37.1	0	2	0	34	47	72.3	73	122	26	24	21	32	97	-10
Daequan Cook	49	440.8	137	25	76	32.9	26	91	28.6	9	12	75	7	54	19	15	8	7	26	-42
Marquis Teague	48	391.9	99	39	90	43.3	4	23	17.4	9	16	56.3	3	41	63	35	9	7	47	-11
Vladimir Radmanovic	25	143.6	33	8	16	50	5	27	18.5	2	3	66.7	10	18	8	7	8	4	29	-38
Malcolm Thomas	12	56.8	15	5	10	50	0	0	0	5	8	62.5	5	11	4	3	2	2	8	37

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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。

【シカゴ・ブルズ】基本スタッツを用いたプレイヤーのバブルチャート <NBA 2012 – 2013 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。

【シカゴ・ブルズ】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 2012 – 2013 Regular Season>

　シカゴ・ブルズ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。

【シカゴ・ブルズ】基本スタッツのばらつき ～変動係数と範囲～ <NBA 2012 – 2013 Regular Season>

　シカゴ・ブルズ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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【シカゴ・ブルズ】シュートチャートとフィールドショット分布 <NBA 2012 – 2013 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エリアに区分したシカゴ・ブルズ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）を用いたシカゴ・ブルズ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シカゴ・ブルズ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シカゴ・ブルズ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シカゴ・ブルズ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。

【シカゴ・ブルズ】フィールドショットのスコアリング期待値 <NBA 2012 – 2013 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シカゴ・ブルズ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シカゴ・ブルズ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シカゴ・ブルズ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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【シカゴ・ブルズ】チーム内におけるアシストのネットワークと特徴<NBA 2012 – 2013 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

　シカゴ・ブルズの所属プレイヤー（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
Carlos Boozer	1088	716	65.8%	179	396
Daequan Cook	75	55	73.3%	9	21
Jimmy Butler	518	371	71.6%	115	256
Joakim Noah	606	388	64.0%	262	573
Kirk Hinrich	389	240	61.7%	314	679
Luol Deng	1007	714	70.9%	222	489
Malcolm Thomas	10	6	60.0%	2	4
Marco Belinelli	561	393	70.1%	148	333
Marquis Teague	90	34	37.8%	63	138
Nate Robinson	939	447	47.6%	358	777
Nazr Mohammed	132	92	69.7%	26	61
Richard Hamilton	424	337	79.5%	119	261
Taj Gibson	428	328	76.6%	61	138
Vladimir Radmanovic	31	25	80.6%	8	20

アシストネットワーク ～ネットワーク分析～

　シカゴ・ブルズ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。

	Carlos Boozer	Jimmy Butler	Joakim Noah	Kirk Hinrich	Luol Deng	Marco Belinelli	Nate Robinson
Carlos Boozer	0	16	34	17	49	17	18
Jimmy Butler	24	0	7	9	17	10	17
Joakim Noah	52	19	0	19	60	23	32
Kirk Hinrich	81	26	29	0	54	33	13
Luol Deng	47	15	42	13	0	20	34
Marco Belinelli	35	10	19	7	26	0	23
Nate Robinson	62	48	34	5	69	45	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～

　シカゴ・ブルズ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～

　シカゴ・ブルズ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。

【シカゴ・ブルズ】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 2012 – 2013 Regular Season>

　ここではシカゴ・ブルズ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、シカゴ・ブルズ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エリアに区分したシカゴ・ブルズ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）を用いたシカゴ・ブルズ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。

シュート距離で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シカゴ・ブルズ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。