データで見るワシントン・ウィザーズの特徴と傾向【NBA2017-18 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2017 – 2018レギュラー・シーズンにおけるワシントン・ウィザー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、ワシントン・ウィザー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。

【ワシントン・ウィザーズ】プレイヤーの基本スタッツ < NBA 2017 – 2018 Regular Season>

　ワシントン・ウィザー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
Bradley Beal	82	2976.7	1857	484	954	50.7	199	530	37.5	292	369	79.1	61	302	373	214	96	36	160	178
Otto Porter Jr.	77	2431.5	1134	307	572	53.7	138	313	44.1	106	128	82.8	103	389	157	75	116	41	151	286
Kelly Oubre Jr.	81	2230.7	953	192	421	45.6	126	369	34.1	191	233	82	59	304	98	90	80	35	234	-113
Marcin Gortat	82	2074.5	690	290	560	51.8	0	0	0	110	163	67.5	181	442	151	99	40	61	175	107
Markieff Morris	73	1967.8	841	254	480	52.9	76	207	36.7	105	128	82	75	334	142	127	56	38	216	27
Tomas Satoransky	73	1642.7	524	154	283	54.4	47	101	46.5	75	96	78.1	72	161	286	83	52	15	131	81
John Wall	41	1409.8	797	218	500	43.6	62	167	37.1	175	241	72.6	22	128	393	158	57	45	80	128
Mike Scott	76	1406.3	668	210	361	58.2	66	163	40.5	50	76	65.8	50	197	80	79	23	10	148	-82
Ian Mahinmi	77	1145.3	366	138	246	56.1	0	2	0	90	128	70.3	135	177	53	100	38	42	230	14
Jodie Meeks	77	1118.7	487	85	183	46.4	72	210	34.3	101	117	86.3	15	111	70	37	29	4	55	-153
Tim Frazier	59	837.9	176	51	116	44	17	56	30.4	23	30	76.7	18	97	194	57	47	7	97	-86
Ramon Sessions	28	392.5	136	34	91	37.4	8	26	30.8	44	57	77.2	6	32	77	30	14	2	29	-83
Jason Smith	33	284.7	113	41	83	49.4	4	32	12.5	19	21	90.5	18	35	14	16	3	13	44	-83
Chris McCullough	19	89.8	46	17	34	50	1	8	12.5	9	14	64.3	7	18	4	2	0	5	8	-16
Devin Robinson	1	13.2	2	1	3	33.3	0	0	0	0	0	0	2	3	0	0	1	0	2	10

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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。

【ワシントン・ウィザーズ】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。

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。

【ワシントン・ウィザーズ】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>

　ワシントン・ウィザー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。

【ワシントン・ウィザーズ】基本スタッツのばらつき ～変動係数と範囲～ <NBA 2017 – 2018 Regular Season>

　ワシントン・ウィザー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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【ワシントン・ウィザーズ】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エリアに区分したワシントン・ウィザー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）を用いたワシントン・ウィザー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ワシントン・ウィザー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ワシントン・ウィザー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ワシントン・ウィザー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。

【ワシントン・ウィザーズ】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ワシントン・ウィザー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ワシントン・ウィザー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ワシントン・ウィザー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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【ワシントン・ウィザーズ】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

　ワシントン・ウィザー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
Bradley Beal	1565	812	51.9%	373	877
Chris McCullough	37	33	89.2%	4	9
Devin Robinson	2	0	0.0%	NA	NA
Ian Mahinmi	276	172	62.3%	53	120
Jason Smith	94	82	87.2%	14	35
Jodie Meeks	387	335	86.6%	70	158
John Wall	622	164	26.4%	393	930
Kelly Oubre Jr.	762	552	72.4%	98	229
Marcin Gortat	580	438	75.5%	151	361
Markieff Morris	736	568	77.2%	142	330
Mike Scott	618	510	82.5%	80	192
Otto Porter Jr.	1027	765	74.5%	157	365
Ramon Sessions	56	38	67.9%	50	122
Tim Frazier	153	74	48.4%	194	458
Tomas Satoransky	449	303	67.5%	286	660

アシストネットワーク ～ネットワーク分析～

　ワシントン・ウィザー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。

	Bradley Beal	Kelly Oubre Jr.	Marcin Gortat	Markieff Morris	Otto Porter Jr.	Tomas Satoransky
Bradley Beal	0	42	53	75	72	35
Kelly Oubre Jr.	20	0	4	6	14	7
Marcin Gortat	45	12	0	17	40	20
Markieff Morris	26	14	21	0	42	18
Otto Porter Jr.	31	10	33	32	0	17
Tomas Satoransky	50	31	20	52	50	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～

　ワシントン・ウィザー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～

　ワシントン・ウィザー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。

【ワシントン・ウィザーズ】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>

　ここではワシントン・ウィザー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、ワシントン・ウィザー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エリアに区分したワシントン・ウィザー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）を用いたワシントン・ウィザー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ワシントン・ウィザー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。