データで見るシカゴ・ブルズの特徴と傾向【NBA2014-15 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2014 – 2015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 2014 – 2015 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
Pau Gasol	78	2680.7	1446	558	1127	49.5	12	26	46.2	294	366	80.3	220	699	210	158	25	147	147	190
Jimmy Butler	65	2513.5	1301	348	719	48.4	73	193	37.8	386	463	83.4	114	265	212	93	114	36	108	238
Joakim Noah	67	2048.6	485	190	425	44.7	0	2	0	105	174	60.3	219	427	312	123	48	74	203	78
Aaron Brooks	82	1884.6	954	223	504	44.2	121	313	38.7	145	174	83.3	32	134	261	157	54	15	189	209
Mike Dunleavy	63	1837.8	595	102	218	46.8	107	263	40.7	70	87	80.5	28	220	114	60	39	21	123	209
Taj Gibson	62	1691.9	640	254	506	50.2	0	0	0	132	184	71.7	162	234	71	77	36	75	162	39
Nikola Mirotic	82	1654.1	833	154	311	49.5	99	313	31.6	228	284	80.3	63	341	97	89	54	54	172	169
Kirk Hinrich	66	1610	377	84	213	39.4	58	168	34.5	35	50	70	20	101	148	73	46	14	144	40
Derrick Rose	51	1529.9	904	262	564	46.5	76	271	28	152	187	81.3	35	126	251	161	36	16	63	124
Tony Snell	72	1412.2	435	86	174	49.4	73	197	37.1	44	55	80	31	145	62	48	32	11	86	53
E’Twaun Moore	56	504.3	149	49	101	48.5	13	38	34.2	12	20	60	12	34	33	14	20	6	45	-27
Doug McDermott	36	320.8	109	30	66	45.5	13	41	31.7	10	15	66.7	6	37	6	17	4	1	29	-82
Nazr Mohammed	23	128	27	13	30	43.3	0	0	0	1	3	33.3	11	27	3	7	4	5	16	10
Cameron Bairstow	18	63.5	10	3	14	21.4	0	0	0	4	5	80	6	2	1	3	2	1	8	-20

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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 2014 – 2015 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 2014 – 2015 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 2014 – 2015 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 2014 – 2015 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 2014 – 2015 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 2014 – 2015 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
Aaron Brooks	809	278	34.4%	261	603
Cameron Bairstow	6	4	66.7%	1	2
Derrick Rose	752	286	38.0%	251	567
Doug McDermott	99	82	82.8%	6	14
E’Twaun Moore	137	81	59.1%	33	77
Jimmy Butler	915	597	65.2%	212	492
Joakim Noah	380	242	63.7%	312	709
Kirk Hinrich	342	238	69.6%	148	335
Mike Dunleavy	525	465	88.6%	114	254
Nazr Mohammed	26	16	61.5%	3	7
Nikola Mirotic	605	438	72.4%	97	225
Pau Gasol	1152	718	62.3%	210	505
Taj Gibson	508	364	71.7%	71	172
Tony Snell	391	296	75.7%	62	143

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。

	Aaron Brooks	Derrick Rose	Jimmy Butler	Joakim Noah	Kirk Hinrich	Mike Dunleavy	Nikola Mirotic	Pau Gasol	Taj Gibson
Aaron Brooks	0	4	33	15	6	27	45	66	34
Derrick Rose	7	0	59	18	13	27	6	87	16
Jimmy Butler	11	21	0	20	20	25	18	55	34
Joakim Noah	23	31	58	0	17	44	21	50	19
Kirk Hinrich	7	5	23	15	0	19	27	20	17
Mike Dunleavy	7	10	17	16	6	0	6	36	9
Nikola Mirotic	10	3	10	2	12	8	0	14	16
Pau Gasol	17	34	50	21	9	19	13	0	25
Taj Gibson	9	7	7	0	7	6	16	10	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 2014 – 2015 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。