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データで見るデトロイト・ピストンズの特徴と傾向【NBA2017-18 レギュラー・シーズン】

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 本記事では、NBA2017 – 2018レギュラー・シーズンにおけるデトロイト・ピストン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、デトロイト・ピストン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。

  1. 【デトロイト・ピストンズ】プレイヤーの基本スタッツ < NBA 2017 – 2018 Regular Season>
  2. 【デトロイト・ピストンズ】基本スタッツを用いたプレイヤーのバブルチャート <NBA 2017 – 2018 Regular Season>
    1. 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
    2. 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
  3. 【デトロイト・ピストンズ】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 2017 – 2018 Regular Season>
  4. 【デトロイト・ピストンズ】基本スタッツのばらつき ~変動係数と範囲~ <NBA 2017 – 2018 Regular Season>
  5. 【デトロイト・ピストンズ】シュートチャートとフィールドショット分布 <NBA 2017 – 2018 Regular Season>
    1. コートを16エリアに区分したシュートチャート
    2. ヘックスビンマップ(Hexbin map)を用いたシュートチャート
    3. 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~
    4. 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~
    5. 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~
  6. 【デトロイト・ピストンズ】フィールドショットのスコアリング期待値 <NBA 2017 – 2018 Regular Season>
    1. 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~
    2. 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~
    3. 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~
  7. 【デトロイト・ピストンズ】チーム内におけるアシストのネットワークと特徴<NBA 2017 – 2018 Regular Season>
    1. 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
    2. アシストネットワーク ~ネットワーク分析~
    3. 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
    4. 主要プレイヤー間のアシストのやり取り ~クロス集計表~
    5. 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~
    6. 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~
  8. 【デトロイト・ピストンズ】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 2017 – 2018 Regular Season>
    1. 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
    2. 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
    3. 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~

【デトロイト・ピストンズ】プレイヤーの基本スタッツ < NBA 2017 – 2018 Regular Season>

 デトロイト・ピストン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

PlayerGPMINPTSP2MP2AP2pP3MP3AP3pFTMFTAFTpOREBDREBASTTOVSTLBLKPFPM
Andre Drummond782624.8117146687053.6011023939560.5399848237200114127250-53
Ish Smith822042.689435470050.63510134.78111669.827197360108642014044
Blake Griffin581969.8124232567448.211132234.525933078.573355334165401813960
Stanley Johnson691893.559914332643.96723428.611214577.233219112779514169-47
Anthony Tolliver791757.17036010756.115936543.610613379.7501919058322114424
Reggie Bullock Jr.621731.669814226553.612528144.5394979.627127954747137023
James Ennis III72160451213123156.75115333.39711683.67315171564718134-182
Luke Kennard731462.855812527046.38119541.5657685.52115512469441386120
Reggie Jackson45120165619440847.55216930.811213483.62996238992748715
Jameer Nelson501013.224754120454112433.116208013911796727481-107
Langston Galloway58863.43605112241.87521834.4334180.5137958183553976
Eric Moreland67805.11436612254.1000112937.981197784131511164
Willie Reed42427.91958011967.21250325558.2358610199225616
Dwight Buycks29427.22156715343.8154533.3364187.812295939192394
Henry Ellenson38328.9151338638.4206033.3252986.2107120185022-5
Kay Felder16139.557175133.341921.1111291.731520163111-48
Jon Leuer8136.543153345.5030131586.772557131612
Luis Montero2800100000000202000-5
Reggie Hearn36.6300012500000000000-5
Traditional stats of Detroit Pistons’ players < NBA 2017 – 2018 Regular Season>

⇐ 2016-17 |🏀| 2018-19 ⇒

※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

【デトロイト・ピストンズ】基本スタッツを用いたプレイヤーのバブルチャート <NBA 2017 – 2018 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

※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。横軸に1試合平均2Pシュート成功数、縦軸に1試合平均3Pシュート成功数をとり、バブルの色はフリースロー成功率、バブルの大きさは1試合平均シュート試投数(2Pシュート、3Pシュート、フリースローの全ての試投数)を示す。グラフ内の実線は、1試合平均2Pシュート成功数と1試合平均3Pシュート成功数のリーグ平均値をそれぞれ示している。

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

※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。横軸に1試合平均ディフェンスリバウンド数、縦軸に1試合平均ブロック数をとり、バブルの色はプラス / マイナス、バブルの大きさはスティール数を示す。グラフ内の実線は、1試合平均ディフェンスリバウンド数と1試合平均ブロック数のリーグ平均値をそれぞれ示している。

⇐ 2016-17 |🏀| 2018-19 ⇒

※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

【デトロイト・ピストンズ】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 2017 – 2018 Regular Season>

 デトロイト・ピストン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

Radar chart of Detroit Pistons’ players with respect to traditional stats <NBA 2017 – 2018 Regular Season>

※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。

⇐ 2016-17 |🏀| 2018-19 ⇒

※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

【デトロイト・ピストンズ】基本スタッツのばらつき ~変動係数と範囲~ <NBA 2017 – 2018 Regular Season>

 デトロイト・ピストン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

※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。横軸に各スタッツが並び、縦軸にスタッツの数値をとっている。円の中心は各プレイヤーのスタッツ数と対応し、円の大きさは各プレイヤーの試合出場時間の長さを表している。

⇐ 2016-17 |🏀| 2018-19 ⇒

【デトロイト・ピストンズ】シュートチャートとフィールドショット分布 <NBA 2017 – 2018 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エリアに区分したデトロイト・ピストン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

Shot chart of Detroit Pistons <NBA 2017 – 2018 Regular season>

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)を用いたデトロイト・ピストン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

Shot chart of Detroit Pistons: density-hexbin <NBA 2017 – 2018 Regular season>

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デトロイト・ピストン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

※横軸に試合経過時間(秒単位:試合開始0秒~試合終了2,880秒)、縦軸にシュート頻度をとっている。分布図内では、試合開始から第2クオーター(0秒~1,440秒)までのシュートは薄紫色、第3クオーター(1,441秒~2,160秒)のシュートは紫色、第4クオーター(2,161秒~2,880秒)のシュートは赤色でそれぞれ示されている。

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デトロイト・ピストン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


※横軸にショットクロックの経過時間(秒単位:0秒~24秒)、縦軸にシュート頻度をとっている。分布図内ではショットクロック開始後5秒までのシュートは薄紫色、5秒~20秒までのシュートは紫色、20秒以降のシュートは赤色でそれぞれ示されている。

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デトロイト・ピストン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

※横軸にシュート距離(単位:フィート)、縦軸にシュート頻度をとっている。分布図内ではリング回りのシュートは薄紫色、ミドルレンジのシュートは紫色、3Pシュートは赤色でそれぞれ示されている。

⇐ 2016-17 |🏀| 2018-19 ⇒

※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

【デトロイト・ピストンズ】フィールドショットのスコアリング期待値 <NBA 2017 – 2018 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デトロイト・ピストン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

※横軸に試合経過時間(秒単位:試合開始0秒~試合終了2,880秒)、縦軸にスコアリング期待値をとっている。グラフ内の赤い実線は自チームのスコアリング期待値、紫色の実線は対戦チームのスコアリング期待値、グレーの実線は自チームと対戦チームをあわせた平均のスコアリング期待値(※リーグ平均値ではない。)をそれぞれ示している。

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デトロイト・ピストン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

※横軸にショットクロックの経過時間(秒単位:0秒~24秒)、縦軸にシュート頻度をとっている。グラフ内の赤い実線は自チームのスコアリング期待値、紫色の実線は対戦チームのスコアリング期待値、グレーの実線は自チームと対戦チームをあわせた平均のスコアリング期待値(※リーグ平均値ではない。)をそれぞれ示している。

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デトロイト・ピストン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

※横軸にシュート距離(単位:フィート)、縦軸にスコアリング期待値をとっている。グラフ内の赤い実線は自チームのスコアリング期待値、紫色の実線は対戦チームのスコアリング期待値、グレーの実線は自チームと対戦チームをあわせた平均のスコアリング期待値(※リーグ平均値ではない。)をそれぞれ示している。

⇐ 2016-17 |🏀| 2018-19 ⇒

【デトロイト・ピストンズ】チーム内におけるアシストのネットワークと特徴<NBA 2017 – 2018 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

 デトロイト・ピストン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

PlayerFGPTSFGPTS_ASTFGPTS_ASTpASTASTPTS
Andre Drummond93250854.5%237526
Anthony Tolliver59756594.6%90205
Avery Bradley54042879.3%83198
Blake Griffin40919647.9%155375
Boban Marjanovic825870.7%1430
Dwight Buycks1795631.3%59144
Eric Moreland1329471.2%78186
Henry Ellenson1269071.4%2054
Ish Smith81321025.8%360909
Jameer Nelson23834.8%2357
James Ennis III16914585.8%2252
Jon Leuer302686.7%510
Kay Felder200.0%NANA
Langston Galloway32725377.4%58144
Luke Kennard49336974.8%124304
Reggie Bullock65959590.3%95229
Reggie Hearn33100.0%NANA
Reggie Jackson54412422.8%238582
Stanley Johnson48730161.8%112277
Tobias Harris75349365.5%94240
Willie Reed22100.0%12
Field goals points and stats related to assists, Detroit Pistons’ players < NBA 2017 – 2018 Regular Season>

アシストネットワーク ~ネットワーク分析~

 デトロイト・ピストン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

Network of assists in Detroit Pistons <NBA 2017 – 2018 Regular season>

※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

※横軸にASTPTS(アシストにより生み出した得点)、縦軸にFGPTS(フィールドショットによる得点)をとっている。プレイヤー名は試合出場時間(MIN)の長さで色分け(試合出場時間が長ければ赤色、短ければ青色)されている。

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

Andre DrummondAnthony TolliverBlake GriffinIsh SmithJames Ennis IIIReggie BullockStanley Johnson
Andre Drummond01031374310
Anthony Tolliver19003495
Blake Griffin237018155817
Ish Smith3851390135424
James Ennis III3240030
Reggie Bullock17121312306
Stanley Johnson2723270100
Cross table of the assists made (rows) and received (columns), Detroit Pistons’ players who have played at least 1500 min. < NBA 2017 – 2018 Regular Season>

※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~

 デトロイト・ピストン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

Lorenz curves and Gini indexes for assists made, Detroit Pistons’ players <NBA 2017 – 2018 Regular season>

※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~

 デトロイト・ピストン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

Lorenz curves and Gini indexes for assists received, Detroit Pistons’ players <NBA 2017 – 2018 Regular season>

※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。

⇐ 2016-17 |🏀| 2018-19 ⇒

※アシストに関するチーム単位のジニ係数はこちら

【デトロイト・ピストンズ】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 2017 – 2018 Regular Season>

 ここではデトロイト・ピストン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、デトロイト・ピストン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エリアに区分したデトロイト・ピストン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

Shot chart of Detroit Pistons’ opponents <NBA 2017 – 2018 Regular season>

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)を用いたデトロイト・ピストン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

Shot chart of Detroit Pistons’ opponents: density-hexbin <NBA 2017 – 2018 Regular season>

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デトロイト・ピストン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

※横軸にシュート距離(単位:フィート)、縦軸にシュート頻度をとっている。分布図内ではリング回りのシュートは薄紫色、ミドルレンジのシュートは紫色、3Pシュートは赤色でそれぞれ示されている。

⇐ 2016-17 |🏀| 2018-19 ⇒

※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。

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** データ分析を実践する際に参考にしている書籍です **

Paola Zuccolotto and Marica Manisera (2020), Basketball Data Science – with Applications in R. Chapman and Hall/CRC. ISBN 9781138600799.

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