역 자주: 판타지 풋볼 이란 가상 의 리그 에서 팀 을 구성 하고 현실 과 연동 하여 승패 를 겨루는 방식 의 게임 을 말합니다. 함께 게임 을 진행 하는 사람들 과 돌아가며 선수 를 뽑아 각자 의 팀 을 만든 후, 실제 경기 가 치뤄 지면 선수 별 활약 수치 를 점수화 하여 이를 근거 로 가상 팀 의 점수 를 합산 해 높은 팀 이 이기게 됩니다. 그렇게 경기 를 반복 하고, 필요 시 선수 를 트레이드 하면서 리그 를 진행 합니다. 여러 업체 에서 게임 을 서비스 하고 있으며, NFL 판타지 풋볼 의 경우 사용자 가 1900 만 명 에 달합니다.
원문 은 Arati Mejdal 이 쓴 La statistica come "superpotenza" per fare proiezioni di fantacalcio e prevedere il Draft NFL 입니다.
미식축구 좋아하시나요? NFL 드래프트나 판타지 풋볼, 미식축구 비디오 게임에 관심있다면 트위터에서 코알라티 통계의 조셉 브라이언을 팔로우하세요. 미식 축구 좋아 하시나요? NFL 드래프트 나 판타지 풋볼, 미식 축구 비디오 게임 에 관심 있다면 트위터 에서 코알라 티 통계 의 조셉 브라이언 을 팔로우 하세요.
지난 몇 년 간 저는 트위터 에서 미식 축구 데이터 분석 및 예측 모델링 에 관한 흥미로운 내용 들을 올려 주는 코알라 티 통계 (Statistiche Koalaty) 를 팔로우 했습니다. 때로는 EA 스포츠 의 매든 NFL 같은 비디오 게임 데이터 를 탐색 하고 분석 하기도 하는데, 그런 게임 들은 선수 및 팀 에 대한 능력치 를 점수화 하여 제공 합니다. (미식 축구 와 비디오 게임 을 좋아 하는 10 대 아들 이 이런 것들을 알려 줍니다.)
곧 시작 되는 미식 축구 시즌 을 앞두고, 조지아 대학교 에서 통계학 을 전공 한 분석 로 소개 되어 있는 해당 계정 에 쪽지 를 보냈 습니다. 그렇게 연락 이 닿은 계정 운영자 는 조셉 브라이언 (Joseph Bryan) 으로, 그가 누구 인지 또 어떤 일 을 하는지 에 대해 들려 주었습니다.
조지아 에서 태어나고 자란 조셉 은 미식 축구 (대학 리그 와 NFL 둘 다) 를 좋아 했습니다. 원래 는 기계 공학 을 공부 하려다, 기초 통계 수업 에서 통계 개념 을 미식 축구 적용 해서 배웠던 걸 계기 로 전공 을 바꾸게 됩니다. 몇 년 뒤에는 통계 학사 학위 를 가진 분석 전문가 가 되어, 스스로 는 '회귀 분석 덕후 의 미식 축구 뽀 개기' 라 부르는 그의 작업 을 좋아 하는 팬들 도 생겨나게 됩니다.
'현실 세계 에 적용 되는' 데이터 를 처음 다루게 된 건 캐터필러 사의 품질 엔지니어링 인턴 과정 에서 였습니다. 지난해 에는 조지아 에 위치한 마스터 랙 (Masterack) 사의 품질 엔지니어 로 근무 하면서 사내 에 분석 을 도입 하고, 연간 20 만 달러 이상 (!) 의 비용 을 절약 할 수 있는 프로젝트 를 이끌었 습니다.
그는 올 여름 초 에 결혼 하여 펜실베이니아 대학교 에서 경제학 박사 학위 를 받고 있는 아내 와 함께 필라델피아 로 이사 했습니다. 지금 은 새로운 도시 에서 데이터 분석가 직업 을 찾는 한편, 코알라 티 통계 에 그의 분석 을 공유 하고 있습니다.
코알라 티 통계 에 대해 알려 주세요? 무엇 이며, 언제, 어떻게, 왜 시작 했 습니까?
몇 년 전 응용 선형 회귀 수업 을 들었는데, 대학교 에서 제가 제일 좋아 한 수업 입니다. 마크 버너 (Mark Werner) 교수 는 환상적 이었고, 저는 회귀 와 사랑 에 빠졌죠. 봄 학기 수업 이었는데 새로 배운 것을 제가 사랑하는 미식 축구 에 적용 하고 싶어 졌습니다. 그래서 NFL 드래프트 를 예측 하기 위한 회귀 분석 을 시작 했습니다. 드래프트 는 4 월 에 열리는 거대한 NFL 이벤트 이자 제가 가장 좋아 하는 것 중 하나 입니다. 저는 드래프트 가 개최 되기 전에 결과 를 예측 하거나, 최소한 시도 라도 하고 싶었어요. 그렇게 만든 회귀 모형 은 꽤 괜찮 았지만 놀라 울 정도 는 아니 었 습니다. 모든 데이터 를 (지금 알고 있는 기술 들을 그때 는 몰라서) 수동 으로 수집 해야 했고 필요한 것들을 모두 준비 하는데 30 시간 정도 가 걸렸 습니다.
얼마 지나 졸업식 이 다가 오면서 “학위 를 미식 축구 와 관련된 일 에 활용 하고 싶다, 트위터 에 있는 사람들 이라면 관심 을 가질 지도 모른다” 는 생각 이 들었 습니다. 저는 좀 더 세련된 통계 기술 과 방법 들을 사용해 2018 NFL 러닝 백 포지션 드래프트 를 '굉장한' 수준 으로 예측 합니다. 예측 정확도 는 .67 R 제곱 (67% 의 설명력 을 가진다 는 의미) 이었어요. 나는 정말 뿌듯 했고 적지 만 팔로워 들이 생겨나 기 시작 했습니다. 처음 리트 윗 을 해준 피터 하워드 (Peter Howard) 에게 특히 감사 합니다.
그때 부터 드래프트 외의 대상 에도 제 방법 과 기술 을 적용 하기 시작 했습니다. 제대로 된 이름 이 필요 하다고 생각 해서 고등학교 때 별명 인 코알라 를 붙인 코알라 티 통계 가 만들어 졌습니다. (역 자주: 코알라 티 는 퀄리티 와 발음 이 비슷 해서 말장난 으로 사용됨) 드래프트 킹 (DraftKings) 이나 팬 듀얼 (FanDuel) 같은 DFS (Daily Fantasy Sports, 역 자주: 전통적 판타지 스포츠 는 실제 리그 와 동일한 기간 동안 진행 되므로 , 이를 하루나 주말 등 으로 단축 시킨 형태 의 게임) 에서 회귀 작업 을 시작 하자 팔로워 가 훨씬 늘어 났습니다. 현재 1.800 명 정도 의 팔로워 가 있는데, 회귀 덕후 의 미식 축구 분석 치고는 정말 많은 편 이죠. 처음 시작할 땐 팔로워 가 100 명 을 넘을 거란 생각 도 안 했어요. 이 모든 시작 은 NFL 드래프트 였죠. 그러나 지금 은 (미식 축구 에 관한) 거의 모든 회귀 분석 으로 발전 했습니다. 저는 게임 단위 로 분석 할 수 밖에 없는 DFS 예측 이 정말 즐겁 습니다.
2018년 말, 조셉 브라이언은 JMP를 사용하여 베이지안 모델을 만들었습니다. 이 모델은 러닝백이 ‘좋음’(평균 판타지 점수 이상)인지 ‘나쁨’(평균 판타지 점수 미만)인지 예측합니다. 목표는 다른 변수를 추가해 더 큰 앙상블 모델을 만들어 주 단위의 성과를 예측하는 것이었습니다. X 축은 단일 게임에서 득점한 판타지 점수입니다. 2018 년 말, 조셉 브라이언 은 JMP 를 사용 하여 베이지안 모델 을 만들었 습니다. 이 모델 은 러닝 백이 '좋음' (평균 판타지 점수 이상) 인지 '나쁨' (평균 판타지 점수 미만) 인지 예측 합니다. 목표 는 다른 변수 를 추가해 더 큰 앙상블 모델 을 만들어 주 단위 의 성과 를 예측 하는 것이 었 습니다. X 축은 단일 게임 에서 득점 한 판타지 점수 입니다.
코알라 티 통계 에 대한 미식 축구 팬 들의 반응 은 어떻 습니까?
보통 은 '어떻게 한 달 전에 그걸 예측 하지?' 처럼 깜짝 놀랍 니다. 그 주 에 엄청난 활약 을 하는 선수 를 예측할 때에도 사람들 은 좋아 합니다. 정말 짜릿 하죠! 최고의 순간 은 사람들 이 제 분석 을 보고 통계적 방법 에 더 배우고 싶다는 쪽지 를 보낼 때 입니다.
코알라 티 통계 를 통해 이루고 싶은 것은 무엇 인가요?
최종 목표 는 사람들 이 재미있는 방법 으로 통계 를 배울 수 있도록 돕는 것 입니다. 전공 을 물어볼 때 '통계' 라고 대답 하면, 사람들 은 항상 "와, 정말 힘들고 지루 하다” 는 식 의 반응 을 보입니다. 통계 는 정말 재미 있고, 흥미 진진 하며, 일단 제대로 배우고 나면 엄청나게 유용 할 수 있습니다.
판타지 풋볼 에서는 항상 이기 나요?
하하, 가끔은 요. 제 모델 이 100% 완벽 하지는 않습니다 - 그런 모델 은 없어요. 저는 계속 다양한 시도 를 하고 있으며, 언젠가 그렇게 되면 좋겠습니다. 어떤 때는 제 모델 이 거의 완벽한 예측 을 하는 반면, 아무 것도 맞추지 못하는 때도 있습니다.
통계학 에서 가장 좋아 하는 점 은 무엇 입니까?
대학 에서 전공 을 바꾼 이유 는 '통계 로 미래 를 예측할 수 있다' 고 생각 했기 때문 입니다. 어느 정도 까지는 사실 입니다. 마치 초능력 같은 거죠. 모두 초능력 을 원하지 않나요?
어떻게 JMP 를 사용 하게 되었나요? 현재 는 왜 사용 하나요?
JMP 를 처음 접한 건 조지아 대학교 의 응용 선형 회귀 수업 에서 였습니다. 수업 에서는 R 과 JMP 두 가지 에 대한 사용법 을 배웠 고요. 아직 둘 다 쓰긴 하지만, 환상적인 시각화 와 신경망 기능 때문에 주로 JMP 를 사용 합니다. JMP 는 대부분 의 회귀 분석 도구 를 효율적 으로 제공 하고 있어서, 짧은 시간 내에 문제 에 대한 여러가지 다른 접근 방식 을 매우 쉽게 시도 할 수 있습니다.
그 외에 사람들 이 궁금해 할 것들이 있을까요?
미식 축구 시즌 이 아닐 때에는 NCAA 소프트볼 과 NBA 농구 를 즐겨 봅니다. 대학교 때에는 레드 코트 마칭 밴드 (Redcoat Marching Band) 에서 트럼본 을 연주 했었 고요. 이글 스카우트 (Eagle Scout, 보이 스카우트 내 에서 의 최고 등급) 이기도 합니다. 대학교 4 학년 때에는 지역 학교 에서 방과후 프로그램 으로 유치원생 들 에게 코딩 을 가르치 키 도 했습니다.
