| データの種類 |
グラフ
数値
映像
時系列
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| データの変数（パラメーター）の変数名 |
シュート成功率（%）|1990年から2020年までの時系列|距離(m)|初速度|打点の角度|など |
| データの概要説明 |
nbaを観戦しているとシュート軌道が低い選手や高い選手など様々な選手が見受けられるが、どちらがより良いのかは例えばシュート地点などによっても変わると思う。そこで各シュート地点ごとにそのデータを集めることで関係性が見られるのではないかと考えた。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス |
1990年代、2000年代、2010年代、２０２０年代にわけて
各地点ごとに距離、および打点の高さ、角度、ボールの初速度などのデータとシュート成功率の重回帰分析を行う |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 （データ分析結果／ツールの出力／典型例など） |
各年代で距離が近いごとにシュート成功率が上がる
年代が近年に近づくにつれて距離とシュート成功率の相関が上がる。というのも近年の３ポイントシュートがより評価される傾向があり各選手が練習に励んでいるからだ。 |
| 上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 |
軌道を打点、角度、ボールの初速度から導き軌道とシュート成功率の関係を見たい。 |
作成日：2022年01月14日 最終更新日：2022年01月14日
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2022年02月13日
とても面白い内容だと思いました。
今回のシュートのデータは、実際の試合の動画を画像解析等することによって収集する流れですかね