12月10日、ネバダ州ラスベガスのTモバイル・アリーナでインシーズン・トーナメントの決勝戦であるロサンゼルス・レイカーズ対インディアナ・ペイサーズの試合が行われた。
試合はレイカーズが123対109でペイサーズを下し、インシーズン・トーナメントの初代チャンピオンに輝いた。
※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』の紹介記事も書きましたので、よろしければご確認ください。
試合内容＜レイカーズ対ペイサーズ 2023-12-10＞
試合は序盤からレイカーズのアンソニー・デイビスが攻守で躍動する。
第1クォーター終了時点でデイビスは13得点、8リバウンドの活躍を見せ、スコアは34対29、レイカーズの5点リードで第1クォーターが終了する。
第2クォーターに入ると、レイカーズのオースティン・リーブスも調子を上げ、前半終了時点で22得点をマークする。
一方、ペイサーズはアーロン・ネスミス、アイザイア・ジャクソン、TJ・マッコネルらが果敢に攻め込み、フリースローで得点を重ねていく。
ペイサーズは第2クォーターだけで13本のフリースローを獲得し、すべて成功させるなどの奮闘を見せたが、レイカーズのレブロン、デイビス、リーブスらの活躍もあり、第2クォーター終了時点でのスコアは65対60、レイカーズの5点リードで前半戦を終える。
第3クォーターに入っても、引き続きレイカーズのペースで試合が展開していく。
第3クォーター残り4分、ペイサーズのタイリース・ハリバートンが左サイドからドライブで切り込みレイアップを決め、点差を80対73の7点差に縮めるが、その後のレイカーズのオフェンスでは、リーブスがファストブレイクからのレイアップを決めて、スコアを84対73とし、レイカーズがリードを二桁に広げる。
第3クォーター終了間際には、レブロンのパスからデイビスがアリウープダンクを決め、スコアを90対79とするも、ペイサーズのベネディクト・マサリンがブザービーターとなる3Pシュートを決めスコアは90対82となり、点差一桁のまま第3クォーターが終了する。
第4クォーター開始直後、オビ・トッピン、ベネディクト・マサリン、TJ・マッコネルを中心にペイサーズが追い上げ、点差を92対89の3点差まで縮めるが、第４クォーター残り4分にはペイサーズの攻守の要であるマイルズ・ターナーが６ファウルでファウルアウト。
その後は好調のデイビスの活躍によりレイカーズがリードを広げ、第4クォーター残り3分時点でスコアは115対99、点差は本試合最大の16点差まで広がる。
第4クォーター残り1分半には、デイビスのダメ押しのダンクでスコアは123対108となり、試合を決定づけた。
最終的には123対109でレイカーズがペイサーズを下し、インシーズン・トーナメントの初代チャンピオンに輝いた。
なお、下記は各チームのプレイヤーの本試合における8スタッツに関するレーダーチャートである。（※NBA公式ウェブサイトのボックススコアをもとに作成。出場時間2MIN以下の選手の表記は省略している。）
インディアナ・ペイサーズの8スタッツに関するレーダーチャート＜LAL vs IND 2023-12-10＞
※①クリックで拡大。②チャート内の青色の破線は平均値。③チャートの作成方法に関しては後述のコマンドと過去記事参照。
※①クリックで拡大。②チャート内の青色の破線は平均値。③チャートの作成方法に関しては後述のコマンドと過去記事参照。
ペイサーズに関して、バディ・ヒールドとオビ・トッピンが3Pシュート成功数でそれぞれ2本と3本、ブルース・ブラウンとTJ・マッコネルがそれぞれ2スティールと3スティール、ハリバートンが3Pシュート成功数2本と11アシスト、アイザイア・ジャクソンが4ブロックを記録し、各スタッツでチームを牽引した。
レイカーズに関しては、キャム・レディッシュが3ブロック、レブロンとリーブスがフィールドゴール成功数でそれぞれ10本と9本、ディアンジェロ・ラッセルが7アシストをそれぞれ記録している中、特にデイビスのスタッツが際立っており、フィールドゴール成功数16本（41得点）、20リバウンド、4ブロック、5アシストをマークしている。
本試合では両チームの3Pシュートの不調（3Pシュート成功率はペイサーズが24.4%、レイカーズが15.4%）が目立つ中、デイビスを中心にレイカーズ側のペイントエリア内の支配力が顕著に現れた試合でもあった。
下記は、横軸にeFG%、縦軸にペイントエリア内得点数（PITP）の数値をとり、バブルの大きさに出場時間（MIN）、バブルの色にリバウンド数を対応させたバブルチャートである。
※①クリックで拡大。②チャートの作成方法に関しては後述のコマンドと過去記事参照。
上記のバブルチャートを確認すると、eFG%とペイントエリア内得点数（PITP）の両方で平均以上の水準を満たしたプレイヤーは、レイカーズ側が4名（デイビス、レブロン、リーブス、ラッセル）であるのに対して、ペイサーズ側はハリバートンのみとなっている。
また、リバウンド数の多さに関してはデイビスが突出しているが、レブロンも比較的高い水準を示している。（ペイサーズのターナーもリバウンド数が比較的高い水準ではあるが、第４クォーター残り4分にファウルアウトしてしまった。）
さらに、出場時間の長さ（レブロンが約35分、デイビスが約41分）を考慮すれば、両プレイヤーのペイントエリア内における影響力の大きさを改めて認識できた試合となった。
※参考＜統計ソフトRに入力するコマンド＞
両チームの8スタッツに関するレーダーチャート
> library(BasketballAnalyzeR) #パッケージBasketballAnalyzeRの読み込み
> Bscore1210 <- read.csv(file="20231208_INDMIL.csv") #該当試合のデータを集計したデータの読み込み
> Bscore1210 <- subset(Bscore1210, Bscore1210$MIN>=2) #Bscore1210から出場時間2MIN以上のデータを抽出
> attach(Bscore1210) #attach()でBscore1210を指定
> X <- data.frame(FGM,P3M, FTM, REB, AST, STL, BLK, TO) #各スタッツの数値をdata.frame()でまとめてXに格納
> detach(Bscore1210) #detach()でBscore1210を指定から外す
> radialprofile(data=X, title=Bscore1210$Player, std=TRUE) #レーダーチャートを出力するコマンドでありstd=TRUEで標準化
> listplots <- radialprofile(data=X, title=Bscore1210$Player, std=TRUE) #上記のコマンドをlistplotsに格納
> library(gridExtra) #パッケージgridExtraの読み込み
> grid.arrange(grobs=listplots[1:9], ncol=5) # grid.arrange()で一方のチームのプレイヤーを出力
> grid.arrange(grobs=listplots[10:19], ncol=5) # grid.arrange()でもう一方のチームのプレイヤーを出力eFG%、ペイントエリア内得点数、出場時間、リバウンド数のバブルチャート
> attach(Bscore1210) #attach()でBscore1210を指定
> Y <- data.frame(T=Team, Player, PITP, EFGp, REB, MIN) #各スタッツの数値をdata.frame()でまとめてYに格納
> detach(Bscore1210) #detach()でBscore1210を指定から外す
> labs1 <- c("EFGp", "PITP", "REB", "MIN") #バブルチャートで表示させる変数のラベルをlabs1へ格納
> bubbleplot(Y, id="Player", x="EFGp", y="PITP", col="REB", size="MIN", text.col="T", labels=labs1, title="IND vs LAL - 20231210", text.size=3.5) # bubbleplot関数を使ってバブルチャートを出力
※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』の紹介記事はこちらからご確認ください。
