データで見るヒューストン・ロケッツの特徴と傾向【NBA2016-17 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2016 – 2017レギュラー・シーズンにおけるヒューストン・ロケ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、ヒューストン・ロケ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。

【ヒューストン・ロケッツ】プレイヤーの基本スタッツ < NBA 2016 – 2017 Regular Season>

　ヒューストン・ロケ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
James Harden	81	2946.7	2356	412	777	53	262	756	34.7	746	881	84.7	95	564	907	464	121	38	215	424
Trevor Ariza	80	2772.6	936	135	243	55.6	191	555	34.4	93	126	73.8	54	404	175	73	147	20	133	366
Eric Gordon	75	2323.5	1217	166	355	46.8	246	661	37.2	147	175	84	29	172	188	121	48	41	150	295
Ryan Anderson	72	2116.4	979	119	267	44.6	204	506	40.3	129	150	86	112	218	68	55	31	14	142	408
Patrick Beverley	67	2058	639	118	255	46.3	110	288	38.2	73	95	76.8	95	298	281	100	99	25	222	354
Lou Williams	81	1993.4	1421	265	552	48	163	446	36.5	402	457	88	26	176	239	160	80	20	92	48
Clint Capela	65	1551.3	818	362	563	64.3	0	0	0	94	177	53.1	178	348	63	87	34	79	179	215
Sam Dekker	77	1419.1	504	143	242	59.1	60	187	32.1	38	68	55.9	94	190	76	41	38	21	83	76
Nene	67	1197.7	609	242	388	62.4	3	9	33.3	116	197	58.9	95	187	65	73	56	39	163	194
Montrezl Harrell	58	1063.6	527	224	338	66.3	1	7	14.3	76	121	62.8	81	138	64	44	20	42	126	107
Troy Williams	30	556.6	185	55	105	52.4	18	62	29	21	32	65.6	15	54	25	32	27	10	60	-76
Bobby Brown	25	123	62	9	25	36	14	35	40	2	2	100	0	6	14	5	1	0	5	-34
Isaiah Taylor	4	52	3	1	5	20	0	2	0	1	2	50	1	2	3	0	1	1	6	-19
Chinanu Onuaku	5	51.6	14	5	7	71.4	0	0	0	4	4	100	2	8	3	4	3	1	6	-45
Kyle Wiltjer	14	43.9	13	0	1	0	4	13	30.8	1	2	50	4	6	2	5	3	1	4	-38

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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。

【ヒューストン・ロケッツ】基本スタッツを用いたプレイヤーのバブルチャート <NBA 2016 – 2017 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。

【ヒューストン・ロケッツ】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 2016 – 2017 Regular Season>

　ヒューストン・ロケ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。

【ヒューストン・ロケッツ】基本スタッツのばらつき ～変動係数と範囲～ <NBA 2016 – 2017 Regular Season>

　ヒューストン・ロケ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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【ヒューストン・ロケッツ】シュートチャートとフィールドショット分布 <NBA 2016 – 2017 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エリアに区分したヒューストン・ロケ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）を用いたヒューストン・ロケ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ヒューストン・ロケ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ヒューストン・ロケ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ヒューストン・ロケ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。

【ヒューストン・ロケッツ】フィールドショットのスコアリング期待値 <NBA 2016 – 2017 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ヒューストン・ロケ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ヒューストン・ロケ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ヒューストン・ロケ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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【ヒューストン・ロケッツ】チーム内におけるアシストのネットワークと特徴<NBA 2016 – 2017 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

　ヒューストン・ロケ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
Bobby Brown	60	37	61.7%	14	34
Chinanu Onuaku	10	8	80.0%	3	6
Clint Capela	724	598	82.6%	63	170
Corey Brewer	210	166	79.0%	61	150
Eric Gordon	1070	769	71.9%	188	451
Isaiah Taylor	2	2	100.0%	3	7
James Harden	1610	327	20.3%	907	2182
KJ McDaniels	71	54	76.1%	4	9
Kyle Wiltjer	12	9	75.0%	2	5
Lou Williams	245	128	52.2%	56	120
Montrezl Harrell	451	354	78.5%	64	168
Nene	493	415	84.2%	65	166
Patrick Beverley	566	346	61.1%	281	682
Ryan Anderson	850	687	80.8%	68	182
Sam Dekker	466	382	82.0%	76	193
Trevor Ariza	843	715	84.8%	175	426
Troy Williams	52	39	75.0%	6	13
Tyler Ennis	56	14	25.0%	34	86

アシストネットワーク ～ネットワーク分析～

　ヒューストン・ロケ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。

	Clint Capela	Eric Gordon	James Harden	Lou Williams	Patrick Beverley	Ryan Anderson	Trevor Ariza
Clint Capela	0	11	20	4	9	2	7
Eric Gordon	20	0	11	7	13	18	27
James Harden	174	106	0	18	42	154	157
Lou Williams	17	2	0	0	2	0	3
Patrick Beverley	44	65	9	10	0	26	25
Ryan Anderson	9	11	13	1	14	0	13
Trevor Ariza	16	27	19	1	21	27	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～

　ヒューストン・ロケ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～

　ヒューストン・ロケ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。

【ヒューストン・ロケッツ】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 2016 – 2017 Regular Season>

　ここではヒューストン・ロケ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、ヒューストン・ロケ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エリアに区分したヒューストン・ロケ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）を用いたヒューストン・ロケ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ヒューストン・ロケ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。