データで見るシカゴ・ブルズの特徴と傾向【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 2018 – 2019 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
Zach LaVine	63	2170.9	1492	410	814	50.4	120	321	37.4	312	375	83.2	40	254	283	215	60	26	140	-301
Ryan Arcidiacono	81	1961.3	544	106	201	52.7	81	217	37.3	89	102	87.3	27	192	269	63	65	4	171	-250
Otto Porter Jr.	56	1683.8	780	195	387	50.4	104	256	40.6	78	96	81.3	54	260	120	65	82	31	108	-22
Lauri Markkanen	52	1682.1	974	222	463	47.9	120	332	36.1	170	195	87.2	74	396	75	85	37	33	122	-197
Robin Lopez	74	1605.7	704	297	504	58.9	7	31	22.6	89	123	72.4	140	146	89	96	11	78	124	-142
Wayne Selden	75	1438.6	514	141	309	45.6	55	174	31.6	67	92	72.8	37	143	109	79	33	13	131	-291
Shaquille Harrison	73	1430	474	160	337	47.5	24	89	27	82	123	66.7	33	189	139	60	89	30	124	-316
Kris Dunn	46	1389.4	519	181	410	44.1	34	96	35.4	55	69	79.7	19	168	277	104	68	21	166	-223
Wendell Carter Jr.	44	1109.8	455	174	339	51.3	6	32	18.8	89	112	79.5	87	220	78	65	26	58	152	-292
Chandler Hutchison	44	894.6	229	82	159	51.6	14	50	28	23	38	60.5	31	154	34	25	23	6	59	-115
Antonio Blakeney	57	829	418	130	305	42.6	36	91	39.6	50	76	65.8	7	99	42	35	12	9	41	-148
Cristiano Felicio	60	746.4	240	95	175	54.3	0	4	0	50	73	68.5	79	139	37	33	11	7	69	-130
Timothe Luwawu-Cabarrot	50	669.3	231	46	102	45.1	36	116	31	31	41	75.6	11	86	26	21	19	8	73	-209
Brandon Sampson	14	214.3	71	17	31	54.8	11	29	37.9	4	6	66.7	3	13	10	12	8	3	19	-28
Walt Lemon Jr.	6	167.2	86	36	82	43.9	2	5	40	8	11	72.7	4	23	30	10	11	1	14	-23
JaKarr Sampson	4	127.3	80	24	40	60	5	14	35.7	17	21	81	5	27	4	4	4	3	8	-7
Rawle Alkins	10	120.4	37	10	27	37	3	12	25	8	12	66.7	11	15	13	8	1	0	7	-13
Tyler Ulis	1	0.8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

⇐ 2017-18 |🏀| 2019-20 ⇒

※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 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。

⇐ 2017-18 |🏀| 2019-20 ⇒

※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 2018 – 2019 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。

⇐ 2017-18 |🏀| 2019-20 ⇒

※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 2018 – 2019 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。

⇐ 2017-18 |🏀| 2019-20 ⇒

【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 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。

⇐ 2017-18 |🏀| 2019-20 ⇒

※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 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。

⇐ 2017-18 |🏀| 2019-20 ⇒

【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 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

　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
Antonio Blakeney	368	190	51.6%	42	101
Bobby Portis	271	181	66.8%	29	66
Brandon Sampson	67	56	83.6%	10	26
Cameron Payne	154	65	42.2%	83	190
Chandler Hutchison	206	144	69.9%	34	78
Cristiano Felicio	190	132	69.5%	37	84
Jabari Parker	477	271	56.8%	84	208
JaKarr Sampson	63	35	55.6%	4	8
Justin Holiday	399	343	86.0%	85	197
Kris Dunn	464	130	28.0%	277	662
Lauri Markkanen	804	585	72.8%	75	179
Otto Porter Jr.	233	153	65.7%	40	87
Rawle Alkins	29	23	79.3%	13	31
Robin Lopez	615	359	58.4%	89	207
Ryan Arcidiacono	455	266	58.5%	269	633
Shaquille Harrison	392	187	47.7%	139	329
Timothe Luwawu-Cabarrot	169	143	84.6%	22	45
Walt Lemon Jr.	78	22	28.2%	30	72
Wayne Selden	297	182	61.3%	73	165
Wendell Carter Jr.	366	288	78.7%	78	195
Zach LaVine	1180	461	39.1%	283	653

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。

	Lauri Markkanen	Otto Porter Jr.	Robin Lopez	Ryan Arcidiacono	Zach LaVine
Lauri Markkanen	0	8	9	7	11
Otto Porter Jr.	9	0	13	1	13
Robin Lopez	12	3	0	2	26
Ryan Arcidiacono	32	11	24	0	24
Zach LaVine	49	12	56	6	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。

⇐ 2017-18 |🏀| 2019-20 ⇒

※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 2018 – 2019 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。

⇐ 2017-18 |🏀| 2019-20 ⇒

※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。