データで見るアトランタ・ホークスの特徴と傾向【NBA2014-15 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2014 – 2015レギュラー・シーズンにおけるアトランタ・ホークス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、アトランタ・ホークスの他のレギュラー・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。

【アトランタ・ホークス】プレイヤーの基本スタッツ < NBA 2014 – 2015 Regular Season>

　アトランタ・ホークスの所属プレイヤー（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
Kyle Korver	75	2417.8	911	71	151	47	221	449	49.2	106	118	89.8	15	289	196	107	52	42	140	624
Paul Millsap	73	2389.5	1218	366	714	51.3	77	216	35.6	255	337	75.7	139	431	223	166	130	69	201	408
Al Horford	76	2318.2	1156	508	929	54.7	11	36	30.6	107	141	75.9	131	413	244	100	68	98	121	287
Jeff Teague	73	2227.9	1162	337	680	49.6	71	207	34.3	275	319	86.2	30	154	513	205	125	31	139	388
DeMarre Carroll	70	2188.5	883	198	349	56.7	120	304	39.5	127	181	70.2	99	273	118	75	94	17	154	207
Dennis Schroder	77	1516.1	768	232	517	44.9	52	148	35.1	148	179	82.7	29	135	317	150	49	4	127	8
Kent Bazemore	75	1323.5	390	93	199	46.7	48	132	36.4	60	100	60	21	201	78	73	52	33	127	-99
Mike Scott	68	1123.1	529	135	261	51.7	66	192	34.4	61	77	79.2	45	154	75	39	25	3	83	22
Pero Antic	63	1037.2	356	56	123	45.5	52	173	30.1	88	123	71.5	58	131	49	49	18	14	132	153
Thabo Sefolosha	52	975.7	278	79	171	46.2	25	78	32.1	45	58	77.6	53	170	75	38	53	21	67	171
Shelvin Mack	55	832.8	299	77	165	46.7	40	127	31.5	25	31	80.6	8	71	155	49	30	2	32	44
Mike Muscala	40	502.1	197	74	129	57.4	9	22	40.9	22	25	88	52	67	25	21	16	19	52	54
Elton Brand	36	485.7	96	42	94	44.7	0	1	0	12	23	52.2	28	72	22	18	17	25	54	3
Austin Daye	34	344	129	26	70	37.1	24	71	33.8	5	6	83.3	10	65	17	23	12	5	39	-43
John Jenkins	24	297.1	135	28	47	59.6	21	52	40.4	16	19	84.2	2	37	13	8	10	0	15	-25

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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。

【アトランタ・ホークス】基本スタッツを用いたプレイヤーのバブルチャート <NBA 2014 – 2015 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。

【アトランタ・ホークス】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 2014 – 2015 Regular Season>

　アトランタ・ホークス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。

【アトランタ・ホークス】基本スタッツのばらつき ～変動係数と範囲～ <NBA 2014 – 2015 Regular Season>

　アトランタ・ホークス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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【アトランタ・ホークス】シュートチャートとフィールドショット分布 <NBA 2014 – 2015 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エリアに区分したアトランタ・ホークス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）を用いたアトランタ・ホークス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アトランタ・ホークス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アトランタ・ホークス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アトランタ・ホークス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。

【アトランタ・ホークス】フィールドショットのスコアリング期待値 <NBA 2014 – 2015 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アトランタ・ホークス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アトランタ・ホークス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アトランタ・ホークス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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【アトランタ・ホークス】チーム内におけるアシストのネットワークと特徴<NBA 2014 – 2015 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

　アトランタ・ホークスの所属プレイヤー（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
Adreian Payne	4	4	100.0%	NA	NA
Al Horford	1049	832	79.3%	244	604
Austin Daye	25	21	84.0%	8	18
DeMarre Carroll	756	645	85.3%	118	285
Dennis Schroder	620	201	32.4%	317	761
Elton Brand	84	70	83.3%	22	54
Jeff Teague	887	277	31.2%	513	1184
John Jenkins	119	101	84.9%	13	31
Kent Bazemore	330	251	76.1%	78	186
Kyle Korver	805	769	95.5%	196	426
Mike Muscala	175	135	77.1%	25	59
Mike Scott	468	436	93.2%	75	183
Paul Millsap	963	651	67.6%	223	529
Pero Antic	268	236	88.1%	49	120
Shelvin Mack	274	164	59.9%	155	352
Thabo Sefolosha	233	180	77.3%	75	181

アシストネットワーク ～ネットワーク分析～

　アトランタ・ホークス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。

	Al Horford	DeMarre Carroll	Dennis Schroder	Jeff Teague	Kyle Korver	Paul Millsap
Al Horford	0	40	20	38	51	37
DeMarre Carroll	27	0	1	18	26	21
Dennis Schroder	66	19	0	6	35	38
Jeff Teague	155	75	2	0	78	122
Kyle Korver	52	31	7	19	0	34
Paul Millsap	44	62	9	20	38	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～

　アトランタ・ホークス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～

　アトランタ・ホークス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。

【アトランタ・ホークス】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 2014 – 2015 Regular Season>

　ここではアトランタ・ホークス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、アトランタ・ホークス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エリアに区分したアトランタ・ホークス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）を用いたアトランタ・ホークス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アトランタ・ホークス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。