データで見るシカゴ・ブルズの特徴と傾向【NBA2023-24 レギュラー・シーズン】

　本記事では、NBA2023 – 2024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 2023 – 2024 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
DeMar DeRozan	79	2988.6	1897	575	1130	50.9	75	225	33.3	522	612	85.3	43	297	421	135	90	45	161	-62
Coby White	79	2881.4	1509	332	653	50.8	209	556	37.6	218	260	83.8	44	314	405	166	53	18	186	-35
Nikola Vucevic	76	2609.5	1370	494	898	55	92	313	29.4	106	129	82.2	210	591	254	120	50	60	190	-180
Ayo Dosunmu	76	2212.5	924	241	424	56.8	119	295	40.3	85	105	81	54	162	242	103	68	36	166	-158
Alex Caruso	71	2040.3	715	117	208	56.2	136	333	40.8	73	96	76	62	211	247	102	120	70	181	4
Andre Drummond	79	1351.3	663	267	477	56	0	3	0	129	218	59.2	265	443	37	81	73	48	140	26
Patrick Williams	43	1174.1	429	100	211	47.4	59	148	39.9	52	66	78.8	46	120	66	57	40	33	87	-14
Torrey Craig	53	1048.6	303	48	98	49	60	153	39.2	27	36	75	69	148	58	32	30	21	110	-181
Jevon Carter	72	1003.6	357	61	131	46.6	77	234	32.9	4	7	57.1	11	49	94	36	37	16	71	27
Zach LaVine	25	871.9	487	111	207	53.6	59	169	34.9	88	103	85.4	8	121	98	52	21	8	57	-92
Dalen Terry	59	680.7	180	52	83	62.7	17	74	23	25	43	58.1	29	84	81	32	27	18	81	36
Julian Phillips	40	322.6	89	20	39	51.3	12	38	31.6	13	19	68.4	12	24	13	10	7	7	40	-4
Onuralp Bitim	23	268	80	20	40	50	12	44	27.3	4	5	80	6	26	13	10	3	2	24	-45
Javonte Green	9	230.4	110	35	48	72.9	10	27	37	10	13	76.9	20	47	5	7	10	8	19	28
Terry Taylor	31	187.6	46	18	30	60	2	9	22.2	4	5	80	17	20	10	7	5	2	17	16
Adama Sanogo	9	65.8	36	14	27	51.9	0	0	0	8	12	66.7	19	17	0	5	1	0	5	34
Henri Drell	4	29.9	11	2	4	50	2	6	33.3	1	2	50	1	3	4	2	2	1	6	6
Andrew Funk	5	13.4	0	0	1	0	0	3	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	4

※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。

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【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 2023 – 2024 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 2023 – 2024 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 2023 – 2024 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 2023 – 2024 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 2023 – 2024 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 2023 – 2024 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
Adama Sanogo	28	14	50.0%	NA	NA
Alex Caruso	642	465	72.4%	247	558
Andre Drummond	534	298	55.8%	37	87
Ayo Dosunmu	839	582	69.4%	242	573
Coby White	1291	714	55.3%	405	983
Dalen Terry	155	96	61.9%	81	188
DeMar DeRozan	1375	516	37.5%	421	1044
Henri Drell	10	6	60.0%	4	9
Javonte Green	100	78	78.0%	5	12
Jevon Carter	353	285	80.7%	94	222
Julian Phillips	76	66	86.8%	13	30
Nikola Vucevic	1264	1012	80.1%	254	623
Onuralp Bitim	76	66	86.8%	13	31
Patrick Williams	377	281	74.5%	66	166
Terry Taylor	42	30	71.4%	10	26
Torrey Craig	276	230	83.3%	58	131
Zach LaVine	399	181	45.4%	98	237

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。

	Alex Caruso	Ayo Dosunmu	Coby White	DeMar DeRozan	Nikola Vucevic
Alex Caruso	0	26	34	29	79
Ayo Dosunmu	24	0	40	33	76
Coby White	33	56	0	69	119
DeMar DeRozan	44	52	77	0	99
Nikola Vucevic	28	39	55	42	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 2023 – 2024 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。