データで見るシカゴ・ブルズの特徴と傾向【NBA2003-04 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2003 – 2004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 2003 – 2004 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
Jamal Crawford	80	2813.7	1383	344	797	43.2	165	521	31.7	200	240	83.3	46	237	405	193	111	29	161	-324
Kirk Hinrich	76	2709.3	915	174	454	38.3	144	369	39	135	168	80.4	42	217	517	204	101	21	276	-253
Antonio Davis	80	2578.6	708	266	660	40.3	0	0	0	176	230	76.5	207	464	137	114	37	65	206	-309
Eddy Curry	73	2158.3	1070	416	839	49.6	1	1	100	235	350	67.1	143	308	68	177	24	83	258	-296
Jerome Williams	68	1623.8	422	158	328	48.2	0	8	0	106	155	68.4	177	298	72	74	90	8	134	-212
Kendall Gill	56	1408.8	539	206	510	40.4	9	38	23.7	100	136	73.5	61	129	89	83	65	16	107	-258
Eddie Robinson	51	1022.6	343	156	321	48.6	1	5	20	28	43	65.1	27	77	58	45	33	10	57	-73
Ronald Dupree	47	901.8	292	107	273	39.2	4	9	44.4	66	105	62.9	55	112	55	51	32	18	134	-128
Tyson Chandler	35	786.7	213	67	157	42.7	0	1	0	79	118	66.9	82	188	23	38	17	43	87	-156
Marcus Fizer	46	741.3	360	132	333	39.6	2	17	11.8	90	120	75	61	141	43	51	16	8	97	-86
Linton Johnson	41	732.4	173	65	170	38.2	7	33	21.2	22	37	59.5	59	124	27	37	37	32	90	-151
Jannero Pargo	31	477.2	207	59	137	43.1	22	62	35.5	23	27	85.2	8	29	70	47	13	6	50	-62
Scottie Pippen	23	411.1	136	40	92	43.5	13	48	27.1	17	27	63	20	48	50	29	21	9	38	-181
Rick Brunson	40	407	118	29	82	35.4	11	23	47.8	27	31	87.1	9	28	82	33	25	3	44	-57
Chris Jefferies	21	197.6	84	10	30	33.3	17	42	40.5	13	20	65	5	24	7	19	4	7	36	26
Paul Shirley	7	84	21	10	22	45.5	0	1	0	1	3	33.3	8	8	4	9	1	1	9	-29

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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 2003 – 2004 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 2003 – 2004 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 2003 – 2004 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 2003 – 2004 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 2003 – 2004 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 2003 – 2004 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 Davis	440	304	69.1%	123	284
Chris Jefferies	64	58	90.6%	6	12
Corie Blount	194	154	79.4%	45	98
Donyell Marshall	125	101	80.8%	28	64
Eddie Robinson	315	280	88.9%	58	122
Eddy Curry	835	607	72.7%	68	155
Jalen Rose	173	101	58.4%	56	118
Jamal Crawford	1183	608	51.4%	405	891
Jannero Pargo	152	83	54.6%	47	104
Jerome Williams	260	170	65.4%	61	136
Kendall Gill	439	315	71.8%	89	194
Kirk Hinrich	780	489	62.7%	517	1108
Linton Johnson	151	102	67.5%	27	59
Lonny Baxter	55	37	67.3%	5	10
Marcus Fizer	270	166	61.5%	43	99
Paul Shirley	20	14	70.0%	4	8
Rick Brunson	87	51	58.6%	80	169
Roger Mason Jr.	3	3	100.0%	3	7
Ronald Dupree	226	136	60.2%	55	128
Scottie Pippen	119	70	58.8%	50	110
Tyson Chandler	134	76	56.7%	23	49

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。

	Antonio Davis	Eddy Curry	Jamal Crawford	Jerome Williams	Kirk Hinrich
Antonio Davis	0	19	35	5	28
Eddy Curry	8	0	16	2	16
Jamal Crawford	43	86	0	22	74
Jerome Williams	8	10	12	0	8
Kirk Hinrich	69	89	107	25	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 2003 – 2004 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。

シュート距離から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。