Lieben Sie Fußball - die NFL Draft, Fantasy Football und Fußball-Videospiele? Dann folgen Sie Joseph Bryan von Koalaty Statistics auf Twitter!
In den letzten Jahren habe ich verfolgt Koalaty-Statistiken Auf Twitter interessiert sich die Analyse und prädiktive Modellierung von Fußballdaten, die dort in Threads getwittert werden. Manchmal stammen die Daten, die durchsucht und analysiert werden Videospiele wie Madden Football von EA Sports , der seine eigenen Bewertungen von Spielern und Mannschaften veröffentlicht. (Ich habe einen Sohn im Teenageralter, der sowohl Fußball als auch Videospiele liebt und mir diese Dinge beibringt.)
Da der Fußball bald wieder anfängt, habe ich die Person hinter dem Konto, die in der Biografie als Analytikspezialist mit einem BS identifiziert wurde, mit DM bewertet in der Statistik der University of Georgia. Es stellt sich heraus, Koalaty Statistics ( @DFF_Koala ) ist Joseph Bryan und er war so nett, mir ein bisschen über sich und seine Aktivitäten zu erzählen.
Joseph ist in Georgia geboren und aufgewachsen und liebt Fußball - sowohl das College als auch die NFL. Während er geplant hatte, Maschinenbau an der University of Georgia zu studieren, wechselte er sein Hauptfach, nachdem der Professor in seinem Grundkurs Statistik Konzepte durch Anwendung von Statistik auf den Fußball vermittelt hatte. Vorwärts ein paar Jahre, und jetzt hat der Analytiker mit einem Abschluss in Statistik eine Gefolgschaft für das, was er als "nerdy regression based take on football" bezeichnet.
Während eines Praktikums in Qualitätsingenieurwesen bei Caterpillar hat er zum ersten Mal in einer "realen Anwendung" mit Daten gearbeitet. Im vergangenen Jahr arbeitete er als Qualitätsingenieur für Masterack in Georgia, wo er bei der Einführung der Datenanalyse in der Einrichtung half und Projekte mit geschätzten Einsparungen von mehr als 200.000 USD pro Jahr (!) Leitete.
Er heiratete Anfang des Sommers und zog mit seiner Frau nach Philadelphia, die an der University of Pennsylvania in Wirtschaftswissenschaften promoviert. Und jetzt ist er auf der Suche nach einem Datenanalysten in seiner neuen Stadt. In der Zwischenzeit hat er Analysen zur Koalaty-Statistik veröffentlicht.
Erzählen Sie uns von Ihrem Koalaty Statistics-Projekt? Was ist das und wann / wie / warum hast du damit angefangen?
OK, also vor ein paar Jahren nahm ich an einer Klasse namens Applied Linear Regression teil, die meine Lieblingsklasse an der UGA war. Mein Professor Mark Werner war fantastisch und hat mich wirklich dazu gebracht, die Regression zu lieben. Das war ein Frühlingskurs, und ich wollte das, was ich gelernt hatte, auf das anwenden, was ich liebe (Fußball). Also begann ich an einer Regression zu arbeiten, um den NFL-Entwurf vorherzusagen. Der Entwurf ist ein riesiges NFL-Event, das im April stattfindet und eines meiner Lieblingssachen ist. Ich wollte den Entwurf vorhersagen, bevor er geschah, oder es zumindest versuchen. Ich habe eine Regression erstellt und es war in Ordnung, aber nichts Erstaunliches. Ich habe alle Daten manuell gesammelt (ich hatte keine der Fähigkeiten, die ich jetzt habe), und es dauerte ungefähr 30 Stunden, um alles auf brauchbare Weise zu bekommen.
Es verging eine Weile und mein Abschluss rückte näher. Ich dachte: „Ich sollte meinen Abschluss für Fußball-Sachen verwenden. Vielleicht interessiert es die Leute auf Twitter. “Ich habe meine verfeinerten statistischen Fähigkeiten / Methoden eingesetzt und den NFL-Entwurf für 2018 durchgeführt, um Rückschläge mit * unglaublichem * Erfolg auszuführen. Ich habe den Entwurf mit einer .67 R ^ 2 vorhergesagt, bevor es passierte. Ich war super stolz und begann eine kleine Fangemeinde aufzubauen. Vor allem dank Peter Howard ( @pahowdy ) Wer war die erste Person, die meine Arbeit gemacht hat?
Von da an begann ich, meine Methoden / Fähigkeiten nicht nur auf den Entwurf anzuwenden. Ich dachte, ich brauche einen Namen und mein Spitzname in der Highschool war Koala ... also wurde Koalaty Statistics gegründet. Ich habe angefangen mit Regression in DFS (Daily Fantasy Sports) zu arbeiten, Sachen wie DraftKings und FanDuel, und meine Gefolgschaft wurde viel größer. Im Moment bin ich bei rund 1.803 Followern, was eine Tonne für eine nerdige, auf Regression basierende Einstellung zum Fußball ist. Als ich anfing, hätte ich nie gedacht, dass ich 100 Follower überholen würde. Alles begann mit dem NFL Draft. Aber es hat sich zu fast allem Regressionsbasierten (innerhalb des Fußballs) entwickelt. Ich genieße es, DFS vorherzusagen, was im Wesentlichen von Spiel zu Spiel erfolgt. 
Gegen Ende 2018 fertigte Joseph Bryan dieses Bayesianische Modell mit JMP. Es wurde vorausgesagt, ob ein Running Back „gut“ oder „schlecht“ sein würde. Gut = über dem durchschnittlichen FP (Fantasiepunkte) und schlecht = unter dem durchschnittlichen FP. Ziel war es, einem größeren Ensemblemodell eine weitere Variable hinzuzufügen, die den wöchentlichen Erfolg vorhersagte. Die X-Achse wird FP in einem einzigen Spiel erzielt.
Wie haben Fußballfans auf Koalaty Statistics reagiert?
Normalerweise "Ehrfurcht" wie "wie hat er das einen Monat vorher vorhergesagt?" Oder wenn ich einen Breakout-Spieler in einer bestimmten Woche vorhersage, sind die Leute ziemlich glücklich. Welches ist wirklich Spaß! Die coolsten Momente sind, wenn die Leute sehen, was ich tue und interessiert genug sind, um mich mit den statistischen Methoden vertraut zu machen.
Was hoffen Sie, ist das Ergebnis von Koalaty Statistics?
Das Endziel ist es, den Menschen zu helfen, Statistiken auf unterhaltsame Weise zu lernen. Jedes Mal, wenn mich jemand fragt, warum ich aufs College gegangen bin und ich "Statistik" sage, sagen sie * immer * "Ewwww, das ist schwer / langweilig" (oder irgendeine Variante). Statistiken machen SO viel Spaß, sind interessant, und wenn Sie erst einmal genug gelernt haben, kann es unglaublich nützlich sein.
Gewinnst du immer im Fantasy Football?
Haha, manchmal. Meine Models sind nicht immer perfekt - kein Model ist es. Ich arbeite immer noch an allem und hoffe, dass ich es eines Tages kann. Ich hatte Wochen, in denen mein Modell fast perfekt war, aber ich hatte auch Wochen, in denen mein Modell kaum etwas richtig gemacht hat.
Was gefällt Ihnen an Statistiken am besten?
Der Grund, warum ich im College die Majors getauscht habe, war, dass ich dachte: „Mit Statistiken kann ich die Zukunft vorhersagen“, und bis zu einem gewissen Grad stimmt das auch. Es ist wie eine Supermacht, und will nicht jeder eine Supermacht?
Wie bist du zu JMP gekommen? Warum benutzt du es jetzt?
Ich wurde zuerst vorgestellt JMP in meinem angewandten linearen Regressionskurs an der UGA. In diesem Kurs wurde uns beigebracht, wie man sowohl R als auch JMP verwendet. Ich benutze heute noch beides, aber hauptsächlich JMP für seine fantastische Visualisierung und neuronale Netzwerkfähigkeit. JMP rationalisiert die meisten Regressionstools, sodass es sehr einfach ist, in kurzer Zeit mehrere verschiedene Ansätze für ein Problem zu testen.
Was möchten die Leute sonst noch über Sie wissen?
Wenn Fußball nicht läuft, schaue ich mir gerne NCAA-Softball und NBA-Basketball an. Ich war in der Redcoat Marching Band bei UGA, wo ich Posaune spielte. Ich bin auch ein Eagle Scout. Schließlich unterrichtete ich in meinem letzten Jahr an der UGA Kindergärten in einem Kodierungskurs für ein außerschulisches Programm an einer örtlichen Schule.
