データで見るシカゴ・ブルズの特徴と傾向【NBA2022-23 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2022 – 2023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 2022 – 2023 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	77	2767.9	1913	469	844	55.6	204	544	37.5	363	428	84.8	42	303	327	194	69	18	159	18
Nikola Vucevic	82	2746.4	1447	476	801	59.4	121	347	34.9	132	158	83.5	159	744	265	139	60	57	179	-20
DeMar DeRozan	74	2681.6	1816	611	1161	52.6	46	142	32.4	456	523	87.2	34	309	377	153	83	36	186	67
Patrick Williams	82	2322.8	833	199	400	49.7	115	277	41.5	90	105	85.7	78	249	100	101	72	70	147	-142
Ayo Dosunmu	80	2097.6	687	222	381	58.3	59	189	31.2	66	82	80.5	45	175	206	99	62	26	182	-77
Patrick Beverley	67	1816.5	415	64	121	52.9	80	239	33.5	47	65	72.3	44	203	194	60	63	41	187	-80
Coby White	74	1730.2	715	135	250	54	128	344	37.2	61	70	87.1	16	196	204	74	54	6	122	143
Alex Caruso	67	1575.4	374	75	135	55.6	55	151	36.4	59	73	80.8	42	154	193	77	98	46	159	199
Derrick Jones Jr.	64	893.4	319	88	150	58.7	27	80	33.8	62	84	73.8	60	93	34	25	29	37	86	122
Andre Drummond	67	849.1	399	166	271	61.3	0	3	0	67	125	53.6	138	306	33	75	45	27	117	25
Javonte Green	32	480.3	165	48	73	65.8	13	35	37.1	30	45	66.7	27	61	23	20	24	21	52	48
Terry Taylor	31	263.4	89	34	56	60.7	5	19	26.3	6	11	54.5	27	20	10	9	3	6	26	18
Dalen Terry	38	213.9	85	25	45	55.6	7	27	25.9	14	21	66.7	12	25	22	8	11	5	24	12
Carlik Jones	7	56	20	3	9	33.3	3	6	50	5	8	62.5	1	4	6	2	2	0	2	26
Tony Bradley	12	33.4	19	3	7	42.9	3	5	60	4	4	100	1	10	1	1	1	1	2	11
Marko Simonovic	7	19.6	6	1	3	33.3	1	4	25	1	2	50	1	1	0	0	0	0	5	15
Malcolm Hill	5	9.2	5	1	1	100	1	3	33.3	0	0	0	0	3	0	0	0	0	1	9

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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 2022 – 2023 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 2022 – 2023 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 2022 – 2023 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 2022 – 2023 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 2022 – 2023 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 2022 – 2023 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
Alex Caruso	340	255	75.0%	199	463
Andre Drummond	340	208	61.2%	33	75
Ayo Dosunmu	621	421	67.8%	206	481
Carlik Jones	15	9	60.0%	6	13
Coby White	677	479	70.8%	213	499
Dalen Terry	71	31	43.7%	22	58
DeMar DeRozan	1398	429	30.7%	389	950
Derrick Jones Jr.	257	211	82.1%	34	85
Goran Dragic	299	187	62.5%	139	314
Javonte Green	135	103	76.3%	23	53
Malcolm Hill	5	5	100.0%	NA	NA
Marko Simonovic	5	5	100.0%	NA	NA
Nikola Vucevic	1339	1081	80.7%	271	667
Patrick Beverley	122	88	72.1%	81	179
Patrick Williams	755	598	79.2%	102	253
Terry Taylor	19	17	89.5%	NA	NA
Tony Bradley	15	13	86.7%	1	2
Zach LaVine	1588	729	45.9%	331	777

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。

	Alex Caruso	Ayo Dosunmu	Coby White	DeMar DeRozan	Nikola Vucevic	Patrick Beverley	Patrick Williams	Zach LaVine
Alex Caruso	0	15	13	21	60	2	23	40
Ayo Dosunmu	7	0	15	24	67	0	27	36
Coby White	10	37	0	15	36	0	36	27
DeMar DeRozan	19	41	46	0	116	11	43	64
Nikola Vucevic	24	33	20	41	0	12	62	62
Patrick Beverley	7	0	4	19	18	0	3	25
Patrick Williams	0	10	7	11	41	0	0	22
Zach LaVine	19	23	39	38	119	7	30	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 2022 – 2023 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。