データで見るシカゴ・ブルズの特徴と傾向【NBA2019-20 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2019 – 2020レギュラー・シーズン（※新型コロナウイルスの影響でレギュラー・シーズン中に一時中断あり）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 2019 – 2020 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
Zach LaVine	60	2085.4	1530	355	715	49.7	184	484	38	268	334	80.2	41	248	254	206	88	28	131	-191
Tomas Satoransky	65	1877.9	644	173	352	49.1	64	199	32.2	106	121	87.6	76	178	354	130	80	7	135	-69
Coby White	65	1674	859	179	416	43	133	376	35.4	102	129	79.1	28	202	175	109	49	6	117	-163
Thaddeus Young	64	1590.7	659	190	379	50.1	79	222	35.6	42	72	58.3	94	221	117	102	92	23	134	-209
Lauri Markkanen	50	1491.6	737	142	274	51.8	109	317	34.4	126	153	82.4	60	253	74	81	42	23	96	-68
Kris Dunn	51	1268.6	373	123	230	53.5	29	112	25.9	40	54	74.1	23	163	173	68	101	17	158	-29
Wendell Carter Jr.	43	1255.8	484	177	314	56.4	6	29	20.7	112	152	73.7	139	266	51	72	33	36	162	-29
Ryan Arcidiacono	58	930	261	36	82	43.9	54	138	39.1	27	38	71.1	20	90	96	37	27	3	96	-82
Daniel Gafford	43	609.1	220	94	134	70.1	0	0	0	32	60	53.3	52	54	21	29	13	56	98	-29
Luke Kornet	36	558.5	215	51	79	64.6	31	108	28.7	20	28	71.4	22	62	32	14	11	26	54	-42
Chandler Hutchison	28	526.8	218	68	137	49.6	12	38	31.6	46	78	59	18	90	26	27	27	7	47	-144
Denzel Valentine	36	487.9	246	51	100	51	46	137	33.6	6	8	75	9	65	43	26	26	6	51	-41
Shaquille Harrison	43	484.4	209	61	123	49.6	16	42	38.1	39	50	78	22	64	49	19	34	19	55	62
Cristiano Felicio	22	385.7	86	34	52	65.4	0	2	0	18	23	78.3	55	47	16	18	10	2	34	-57
Otto Porter Jr.	14	330.8	167	38	78	48.7	24	62	38.7	19	27	70.4	13	35	25	11	15	6	31	26
Adam Mokoka	11	111.7	32	6	13	46.2	6	15	40	2	4	50	7	3	4	2	4	0	17	50
Max Strus	2	6.2	5	2	2	100	0	1	0	1	1	100	1	0	0	0	0	0	1	15

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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 2019 – 2020 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 2019 – 2020 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450MIN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 2019 – 2020 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 2019 – 2020 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 2019 – 2020 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 2019 – 2020 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
Adam Mokoka	30	26	86.7%	4	10
Chandler Hutchison	172	120	69.8%	26	64
Coby White	757	397	52.4%	175	427
Cristiano Felicio	68	34	50.0%	16	42
Daniel Gafford	188	132	70.2%	21	50
Denzel Valentine	240	150	62.5%	43	106
Kris Dunn	333	188	56.5%	173	420
Lauri Markkanen	611	476	77.9%	74	181
Luke Kornet	195	181	92.8%	32	75
Max Strus	4	2	50.0%	NA	NA
Otto Porter Jr.	148	92	62.2%	25	58
Ryan Arcidiacono	234	180	76.9%	96	237
Shaquille Harrison	170	101	59.4%	49	122
Thaddeus Young	617	438	71.0%	117	279
Tomas Satoransky	538	292	54.3%	354	852
Wendell Carter Jr.	372	264	71.0%	51	132
Zach LaVine	1262	591	46.8%	254	609

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。

	Coby White	Lauri Markkanen	Thaddeus Young	Tomas Satoransky	Zach LaVine
Coby White	0	13	35	5	16
Lauri Markkanen	8	0	0	13	20
Thaddeus Young	17	9	0	12	19
Tomas Satoransky	20	60	41	0	98
Zach LaVine	23	47	31	41	0

※シーズンを通じて試合出場時間が1350MIN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1350MIN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1350MIN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 2019 – 2020 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。