データで見るブルックリン・ネッツの特徴と傾向【NBA2018-19 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2018 – 2019レギュラー・シーズンにおけるブルックリン・ネッツ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、ブルックリン・ネッツの他のレギュラー・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。

【ブルックリン・ネッツ】プレイヤーの基本スタッツ < NBA 2018 – 2019 Regular Season>

　ブルックリン・ネッツの所属プレイヤー（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
D’Angelo Russell	81	2448	1712	425	882	48.2	234	635	36.9	160	205	78	53	262	563	253	100	20	141	22
Joe Harris	76	2293.5	1041	191	362	52.8	183	386	47.4	110	133	82.7	52	239	181	121	38	17	182	-78
Jarrett Allen	80	2096	873	329	523	62.9	6	45	13.3	197	278	70.9	191	481	110	103	43	120	184	-119
Spencer Dinwiddie	68	1914	1143	242	458	52.8	124	370	33.5	287	356	80.6	26	140	311	152	40	17	187	-84
DeMarre Carroll	67	1703.5	744	121	265	45.7	106	310	34.2	184	242	76	68	281	85	73	31	10	114	49
Ed Davis	81	1446	472	186	300	62	0	2	0	100	162	61.7	216	478	61	64	35	33	226	94
Rodions Kurucs	63	1293.8	534	144	265	54.3	58	184	31.5	72	92	78.3	56	190	52	77	41	25	146	-2
Rondae Hollis-Jefferson	59	1234	527	191	438	43.6	9	49	18.4	118	183	64.5	83	227	96	68	44	27	107	-10
Jared Dudley	59	1219.6	287	48	88	54.5	53	151	35.1	32	46	69.6	34	121	83	43	36	16	131	35
Allen Crabbe	43	1133.1	413	39	114	34.2	98	259	37.8	41	56	73.2	16	132	46	46	23	13	102	4
Caris LeVert	40	1062.9	547	159	329	48.3	48	154	31.2	85	123	69.1	35	116	156	69	42	14	77	-12
Shabazz Napier	56	982.8	529	93	207	44.9	76	228	33.3	115	138	83.3	18	82	143	66	41	16	67	14
Treveon Graham	35	715.4	184	26	63	41.3	38	128	29.7	18	22	81.8	23	84	34	17	13	7	68	29
Theo Pinson	18	211.4	81	13	27	48.1	12	46	26.1	19	22	86.4	4	32	21	18	6	0	15	-1
Dzanan Musa	9	39.3	19	8	12	66.7	1	10	10	0	2	0	1	4	2	4	2	0	1	10
Alan Williams	5	25.5	18	8	12	66.7	0	1	0	2	4	50	4	15	3	1	1	0	2	16
Tahjere McCall	1	8	4	2	2	100	0	1	0	0	1	0	0	1	0	0	0	0	2	15

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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。

【ブルックリン・ネッツ】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。

【ブルックリン・ネッツ】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>

　ブルックリン・ネッツ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。

【ブルックリン・ネッツ】基本スタッツのばらつき ～変動係数と範囲～ <NBA 2018 – 2019 Regular Season>

　ブルックリン・ネッツ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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【ブルックリン・ネッツ】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エリアに区分したブルックリン・ネッツ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）を用いたブルックリン・ネッツ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ブルックリン・ネッツ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ブルックリン・ネッツ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ブルックリン・ネッツ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。

【ブルックリン・ネッツ】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ブルックリン・ネッツ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ブルックリン・ネッツ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ブルックリン・ネッツ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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【ブルックリン・ネッツ】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

　ブルックリン・ネッツの所属プレイヤー（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
Alan Williams	16	12	75.0%	3	8
Allen Crabbe	372	359	96.5%	46	107
Caris LeVert	462	166	35.9%	156	392
D’Angelo Russell	1552	504	32.5%	563	1322
DeMarre Carroll	560	456	81.4%	85	205
Dzanan Musa	19	15	78.9%	2	5
Ed Davis	372	224	60.2%	61	156
Jared Dudley	255	243	95.3%	83	203
Jarrett Allen	676	564	83.4%	110	283
Joe Harris	931	849	91.2%	181	436
Kenneth Faried	51	37	72.5%	2	4
Mitchell Creek	10	8	80.0%	5	12
Rodions Kurucs	462	329	71.2%	52	123
Rondae Hollis-Jefferson	409	299	73.1%	96	246
Shabazz Napier	414	179	43.2%	143	337
Spencer Dinwiddie	856	287	33.5%	311	747
Tahjere McCall	4	4	100.0%	NA	NA
Theo Pinson	62	35	56.5%	21	49
Treveon Graham	166	148	89.2%	34	83

アシストネットワーク ～ネットワーク分析～

　ブルックリン・ネッツ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。

	D’Angelo Russell	DeMarre Carroll	Jarrett Allen	Joe Harris	Spencer Dinwiddie
D’Angelo Russell	0	44	104	148	19
DeMarre Carroll	13	0	6	17	5
Jarrett Allen	30	2	0	25	9
Joe Harris	32	14	48	0	14
Spencer Dinwiddie	16	43	50	54	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～

　ブルックリン・ネッツ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～

　ブルックリン・ネッツ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。

【ブルックリン・ネッツ】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>

　ここではブルックリン・ネッツ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、ブルックリン・ネッツ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エリアに区分したブルックリン・ネッツ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）を用いたブルックリン・ネッツ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ブルックリン・ネッツ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。