NFL 드래프트, 판타지 풋볼, 축구 비디오 게임 풋볼을 좋아합니까? 그런 다음 Joseph Bryan의 Twitter에서 Koalaty Statistics를 팔로우하십시오!
지난 몇 년 동안 저는 다음과 같이했습니다. 코알라티 통계 Twitter에서 축구 데이터를 분석하고 예측 모델링하는 데 관심이있는 때로는 탐구되고 분석되는 데이터는 EA Sports의 Madden 축구와 같은 비디오 게임 , 이는 선수와 팀에 대한 자체 등급을 발표합니다. (나는 축구와 비디오 게임을 모두 좋아하는 10 대 아들이 있는데,이 게임에 대해 가르쳐줍니다.)
곧 다시 축구가 시작되면서 나는 BS에서 분석 전문가로 바이오에서 확인 된 계좌 뒤의 사람을 DM으로 보냈습니다. 조지아 대학 통계. Koalaty 통계 ( @DFF_ 코알라 ) Joseph Bryan입니다. 그는 나에게 자신에 대해, 그리고 그가 무엇을하고 있는지에 관해 나에게 조금이라도 말할만큼 친절했습니다.
조지아에서 태어나고 자란 조셉은 대학과 NFL 모두 축구를 아주 좋아합니다. 그는 조지아 대학에서 기계 공학을 공부할 계획 이었지만 기초 통계학 교수가 축구에 통계를 적용하여 개념을 가르친 후 전공을 변경했습니다. 앞으로 수년이 지나면 통계학 학사 학위를 가진이 분석 전문가는 자신의 "불량 회귀 기반의 축구 공략"에 대해 다음과 같이 설명합니다.
그는 Caterpillar의 고급 엔지니어링 인턴 과정에서 "실제 응용 프로그램"으로 처음으로 데이터 작업을해야했습니다. 작년에 그는 조지아의 Masterack의 품질 엔지니어로 일하면서 데이터 분석을 시설에 도입하는 데 도움을 주었으며 일년에 20 만 달러가 넘는 비용 절감으로 프로젝트를 이끌었습니다 (!).
그는 올 여름 초 결혼했으며 펜실베이니아 대학에서 경제학 박사 학위를 취득한 아내와 함께 필라델피아로 이주했습니다. 이제 그는 새로운 도시에서 데이터 분석가 직책을 찾고 있습니다. 한편 그는 코알라티 통계에 관한 분석을 공유하고 있습니다.
Koalaty Statistics 프로젝트에 대해 알려주십시오. 그것은 무엇이며 언제 / 어떻게 / 왜 시작 했습니까?
몇 년 전, UGA에서 가장 좋아하는 수업이었던 Applied Linear Regression이라는 수업을 들었습니다. 제 교수 인 마크 워너 (Mark Werner)는 환상적이고 진정으로 회귀를 좋아하게되었습니다. 그것은 봄 학급이었고, 내가 배운 것을 (사랑하는) 축구에 적용하고 싶었습니다. 그래서 NFL 초안을 예측하기위한 회귀 작업을 시작했습니다. 초안은 4 월에 일어나는 거대한 NFL 이벤트와 내가 가장 좋아하는 일 중 하나입니다. 나는 그것이 일어나기 전에 또는 적어도 시도하기 위해 초안을 예측하고 싶었다. 나는 회귀를 만들었지 만 괜찮 았지만 놀라운 것은 아무것도 없었습니다. 나는 수동으로 모든 데이터를 수집했는데 (지금하는 기술이 없었습니다.) 모든 것을 유용하게 사용하려면 약 30 시간이 걸렸습니다.
조금 시간이 흐른 후, 졸업식에 다다 랐다. "나는 축구에 대한 학위를 사용해야한다. 어쩌면 트위터의 사람들도 신경을 쓸 것입니다. "나는 더 세련된 통계 기술 / 방법을 사용하여 * 굉장한 * 성공으로 2018 년 NFL 드래프트를 실행했습니다. 나는 그것이 발생하기 전에 .67 R ^ 2로 초안을 예측했다. 나는 자랑스러운 슈퍼 였고 작은 팔로어를 개발하기 시작했습니다. 특히 Peter Howard ( @pahowdy ) 누가 내 RT 작업의 첫 번째 사람 이었어.
거기에서, 나는 초안 이상으로 나의 방법 / 기술을 적용하기 시작했다. 나는 이름이 필요하다는 것을 알았고, 고교에서의 나의 별명은 코알라였습니다. 그래서 코알라티 통계가 형성되었습니다. 나는 DFS (Daily Fantasy Sports)에서 DraftKings 및 FanDuel과 같은 것들을 회귀하기 시작했고, 다음은 훨씬 더 커졌습니다. 지금은 약 1,803 명의 팔로어가 있습니다. 축구에 대한 괴상한 회귀 기반의 톤입니다. 내가 처음 시작했을 때, 나는 심지어 내가 추종자 100 명을 통과 할 줄은 몰랐다. 그것은 모두 NFL 드래프트에서 시작되었습니다. 그러나 그것은 거의 모든 회귀 기반 (축구 내)으로 진화했습니다. 본질적으로 게임 대 게임 기반의 DFS 예측을 즐깁니다. 
Joseph Bryan은 2018 년 말에 JMP를 사용하여 베이지안 모델을 만들었습니다. 그것은 등판이 "좋은"것인지 "나쁜 것"인지를 예측했습니다. 평균 = 평균 FP (판타지 포인트) 이상은 나쁜 점수 = 평균 점수 FP보다 낮습니다. 목표는 매주 성공을 예측하는 큰 앙상블 모델에 또 다른 변수를 추가하는 것이 었습니다. X 축은 한 번의 게임에서 FP로 기록됩니다.
Koalaty Statistics에 축구 팬 응답은 무엇입니까?
보통 "경외감"은 "어떻게 된 것인지 한 달 전에 예언 했습니까?"라고 말했습니다. 또는 특정 주에 브레이크 아웃 플레이어를 예상 할 때 사람들은 매우 행복합니다. 어느 것이 정말 재미 있습니다! 가장 시원한 순간은 사람들이 내가하고있는 것을보고 DM에 통계적 방법에 대해 자세히 알기에 충분할 때입니다.
Koalaty Statistics의 결과는 무엇입니까?
최종 목표는 사람들이 통계를 재미있게 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 누군가 내가 대학에 갔다가 대학에 갔을 때 "통계"라고 말할 때마다 그들은 항상 "말하자면, 힘들거나 지루합니다"라고 말합니다. 통계는 매우 재미 있고 흥미 롭습니다. 일단 충분히 배우면 미친 듯이 유용 할 수 있습니다.
판타지 풋볼에서 항상이기십니까?
하하, 가끔. 내 모델은 시간의 100 % 완벽하지 않습니다 - 모델이 없습니다. 나는 모든 일에 여전히 노력하고 있으며, 언젠가는 할 수 있기를 바랍니다. 내 모델이 거의 완벽하게 된 몇 주간을 보냈지 만 내 모델이 간신히 올바르게 된 몇 주가있었습니다.
통계에 대해 가장 좋아하는 점은 무엇입니까?
대학에서 전공을 바꿨다는 전설은 "통계로 미래를 예측할 수있다"는 생각과 어느 정도 그것이 사실이라고 생각했기 때문입니다. 그것은 초강대국과 같고, 모두가 초강대국을 원하는 것은 아니겠습니까?
어떻게 JMP를 사용하기 시작 했습니까? 왜 지금 그것을 사용합니까?
나는 처음에 소개되었다. JMP UGA의 적용 선형 회귀 과정에서 우리는 그 과정에서 R과 JMP를 모두 사용하는 법을 배웠습니다. 저는 여전히 두 가지 모두를 사용하고 있지만 환상적인 시각화 및 신경망 기능을 위해 주로 JMP를 사용합니다. JMP는 대부분의 회귀 도구를 간소화하므로 단기간 내에 여러 가지 다른 방법으로 문제를 시도하는 것이 매우 쉽습니다.
다른 사람들이 당신에 대해 알고 싶어 할 것 같은 것이 있습니까?
축구가 시작되지 않으면 NCAA 소프트볼과 NBA 농구 경기를 즐깁니다. 나는 UGA의 Redcoat Marching Band에서 트롬본을 연주했습니다. 나는 또한 이글 스카우트 다. 마지막으로, UGA의 학년도에 나는 지역 학교에서 방과 후 프로그램을 위해 유치원생에게 코딩 수업을 가르쳤습니다.
