Tom Brady è generalmente considerato il miglior quarterback nella storia della NFL. Il suo record per il maggior numero di yard passate in carriera è uno dei suoi tanti record impressionanti. Per raggiungere questo risultato, ha mantenuto costantemente un elevato totale di yard passate all'anno, ha avuto il maggior numero di passaggi tentati e completati, ha evitato infortuni che hanno avuto ripercussioni sulla stagione e ha avuto una lunga carriera complessiva.
I record sono fatti per essere battuti.
Il prossimo quarterback a battere questo record potrebbe già essere in campo. Ma chi? E quando?
Questa presentazione ci accompagna in un viaggio di esplorazione e visualizzazione dei dati per mostrare come Tom Brady sia diventato una forza così dominante nella NFL. Identifichiamo poi quali quarterback attuali hanno le maggiori possibilità di sfidare questo record e quando ciò potrebbe accadere.
Copriamo l'intero flusso di lavoro analitico: uno script JSL che estrae dati da un sito web; un flusso di lavoro di pulizia dei dati che prepara i dati per l'analisi; l'esplorazione e la visualizzazione dei dati; e infine, un report JMP Live pubblicato che verrà aggiornato nel corso della stagione.
Ciao, sono Scott Allan. Sono un ingegnere di sistema presso JMP e sono lieto di essere qui con la mia collega Yasmin Hajar per presentare il nostro poster per il Discovery Summit 2024 a Cary. All'inizio di quest'anno, Yasmin e io parlavamo del Discovery Summit e di come volevamo presentare un flusso di lavoro di visualizzazione e analisi dei dati che andasse dall'accesso ai dati alla pubblicazione in JMP Live. Lavoriamo con i clienti ogni giorno e stiamo riscontrando un crescente interesse per la completa automazione di questo flusso di lavoro, dall'importazione dei dati all'analisi fino alla pubblicazione dei risultati.
In questa presentazione, esamineremo le numerose funzionalità di JMP. Mostreremo come estrarre dati da un sito web, come utilizzare Workflow Builder, automatizzare gli aggiornamenti e la pulizia dei dati, come utilizzare diverse piattaforme JMP per visualizzare, esplorare o persino modellare i dati e quindi pubblicare i risultati su JMP Live. Infine, aggiungeremo qualche dettaglio in più e mostreremo come fare tutto questo con un solo clic utilizzando un componente aggiuntivo personalizzato.
Per il progetto, abbiamo deciso di utilizzare l'ex quarterback della NFL Tom Brady come sfondo per questo flusso di lavoro. All'epoca, stavamo riflettendo su alcune idee. Avevo letto un articolo su quanto fosse dominante la sua carriera e su come i suoi record sarebbero durati a lungo. Ho iniziato a chiedermi: quanto tempo è un tempo lungo? Il prossimo quarterback da record è già in gioco e, in tal caso, quando sfiderà quei record?
Tom Brady detiene molti record NFL diversi. Ai fini di questa presentazione, ci concentreremo solo su uno di essi: le sue yard passate in carriera. Ma lo stesso flusso di lavoro potrebbe essere applicato a qualsiasi altro suo record. Né Yasmin né io siamo dei veri superfan della NFL. Non eravamo sicuri di chi fosse in lizza, chi fossero i candidati o chi sarebbero stati. Iniziando ad analizzare questi dati, abbiamo imparato molto su quanto Tom Brady sia un caso isolato in termini di carriera, ed è facile capire perché sia considerato uno dei più grandi di tutti i tempi. Questo percorso di esplorazione dei dati inizia proprio con l'accesso a quei dati. Voglio passare la parola a Yasmin per iniziare.
Grazie, Scott. Il primo passo che abbiamo dovuto fare è stato creare questi dati storici per tutte le statistiche dal 1940 al 2023. Come puoi vedere, abbiamo dovuto accedere al sito web di Pro Football Reference. Abbiamo creato il nostro script JSL in cui abbiamo sostituito la variabile del sottoanno con l'anno corrispondente e concatenato tutte queste statistiche in un'unica grande tabella di dati grezzi per tutti gli anni passati. Questo è stato il nostro primo passo.
Abbiamo quindi creato un flusso di lavoro utilizzando il Workflow Builder, in cui avremmo prima aperto questi dati storici e poi aggiunto le statistiche della settimana corrente. Una volta iniziata la stagione 2024, saremo in grado di utilizzare queste statistiche settimanali e aggiungerle ai dati storici. Come potete vedere, ci sono diversi passaggi aggiuntivi da eseguire, come la standardizzazione di alcuni attributi di colonna, l'aggiunta di un anno di carriera, di un anno di attività e di una colonna delle yard cumulative, in modo da poter sommare tutte queste yard.
Ma vorrei sottolineare il fatto che alcuni di questi passaggi, come l'importazione della settimana corrente e dei dati storici, hanno un segno più accanto, il che significa che si trattava di un passaggio personalizzato, che abbiamo dovuto creare in JSL e incollare nel flusso di lavoro come passaggio personalizzato.
Una volta creato questo flusso di lavoro, ci siamo ritrovati con questa tabella delle statistiche di football aggiornata, con tutte le informazioni fino alla settimana in corso. Abbiamo iniziato a utilizzare gli strumenti di visualizzazione che avevamo. Il primo grafico che abbiamo creato mostrava le yard cumulative in funzione dell'anno, con tutti i quarterback in pensione in grigio, Tom Brady in viola e i quarterback in attività in arancione.
Possiamo vedere immediatamente come alcuni quarterback si siano ritirati prematuramente e, se avessero continuato a giocare, avrebbero battuto il record di Tom Brady, oppure Tom Brady non sarebbe riuscito a battere il loro record se avesse continuato a giocare. Per quanto riguarda i giocatori in attività, possiamo vedere che alcuni hanno già una forte pendenza nelle loro yard cumulative. Abbiamo preso solo quelli in attività e l'abbiamo rappresentata graficamente in funzione del loro anno di carriera. Normalizziamo il dato sull'anno di carriera.
Poi abbiamo iniziato a guardare quali di questi giocatori sono in testa. Vediamo Aaron Rodgers in testa. Tuttavia, ha avuto un anno difficile l'anno scorso, chissà cosa succederà in questa stagione. D'altra parte, Matthew Stafford e Russell Wilson, ad esempio, stanno già accumulando più yard rispetto a Tom Brady, se confrontiamo per anno di carriera.
Sono già più avanti di così, se ci limitiamo a fare un confronto con entrambi i giocatori nello stesso anno di carriera. Derek Carr è da qualche parte qui. Sta andando bene, ma è ancora all'inizio della sua carriera. Abbiamo deciso di tracciare le cose in modo leggermente diverso. Media di yard all'anno, come si posizionano questi quarterback in termini di media di yard all'anno? Abbiamo visto che Justin Herbert sta davvero facendo faville con 4.300 yard all'anno rispetto agli altri; persino rispetto a Tom Brady, che è molto più in basso.
Ma se osserviamo quest'altro grafico qui, in cui abbiamo collegato dinamicamente questi giocatori per vedere a che punto sono nel loro anno di carriera, vediamo che Justin Herbert è ancora agli inizi della sua carriera, con solo quattro anni accumulati. A questo punto, Scott vi mostrerà report e modelli più avanzati che abbiamo creato.
Il primo passo quando otteniamo nuovi dati è semplicemente quello di effettuare un'esplorazione dei dati, come ha mostrato Yasmin. Un altro modo per iniziare a pensare a chi potrebbe mettere in discussione questi record è attraverso un'altra esplorazione dei dati, come il clustering. Quello che abbiamo fatto qui è stato trovare quarterback simili in tutti i tipi di qualità, non solo in quella singola statistica di yard cumulative o yard all'anno, ma in tutte le loro caratteristiche, abbiamo utilizzato il clustering gerarchico.
In questo caso, abbiamo raggruppato tutti i quarterback. Credo che ce ne siano circa 800 in questa tabella dati, e li abbiamo raggruppati in base alle loro statistiche, come tentativi passati, completamenti, intercetti, tutto. Quello che stiamo osservando qui sono i risultati in un grafico a costellazione. Questo grafico a costellazione mostra i gruppi di quarterback che hanno qualità simili in tutte le statistiche.
Possiamo vedere che ci sono alcune ramificazioni importanti qui, che iniziano a differenziare diversi gruppi o classi di quarterback. Possiamo vedere dove si colloca Tom Brady in questo. Questo non ci dice nulla sulle loro statistiche o sulle loro capacità. Mostra solo che sono simili tra loro in tutte quelle statistiche.
Possiamo concentrarci su quel ramo che include Tom Brady. Possiamo certamente vedere che ci sono alcuni nomi familiari, alcuni che probabilmente avete visto nel grafico precedente, e forse altri che potrebbero sorprendervi. Abbiamo anche incluso i quarterback in pensione o che non sono più in attività. Sono i piccoli punti grigi.
Vedete, se avessero avuto un anno di carriera diverso, avrebbero potuto avere una certa longevità. Avrebbero potuto sfidare alcuni di questi record, ma non sono più in attività. La loro capacità di sfidare quei record è finita. Possiamo vedere dove si trova Tom Brady e iniziare a vedere ora quali altri quarterback potrebbero essere pronti a iniziare a scalfire o sfidare i record di Tom Brady.
La cosa successiva che volevamo fare era iniziare a modellare questi dati. I primi due metodi, l'esplorazione dei dati e il clustering, erano in realtà mirati a esplorare i dati, identificando i quarterback con maggiori probabilità di mettere in discussione un record. Ma per determinare quando questi record avrebbero potuto essere messi in discussione, dovevamo costruire un modello. Esistono diversi modelli che si possono utilizzare a questo scopo, e abbiamo scelto di costruire un modello misto.
Abbiamo utilizzato una piattaforma di modelli fit con una personalità mista, e abbiamo utilizzato le yard cumulative come risposta o variabile Y, le yard di carriera come X, e poi abbiamo utilizzato il nome del giocatore come effetto casuale, annidando poi questi coefficienti. In sostanza, quello che otteniamo qui è una semplice regressione lineare di ciascun quarterback, con yard cumulative all'anno. Ognuno con la propria pendenza e intercetta. Da queste informazioni, abbiamo ottenuto tutte queste diverse equazioni di regressione, in modo da poter fare una previsione inversa.
Utilizziamo la previsione inversa del record di Tom Brady di 81.294 yard. Da questa previsione inversa ricaviamo il numero di anni necessari a quel quarterback per raggiungere quel numero cumulativo di yard. Abbiamo creato una tabella dati da quel rapporto e poi l'abbiamo normalizzata rispetto all'anno da rookie di ciascun quarterback. Abbiamo ottenuto questo grafico qui a destra, che mostra ciascun quarterback. Il grafico è stato ordinato in base al numero di anni necessari per raggiungere quel record, e poi in ordine crescente.
In questo caso, potete vedere che i due che avevamo identificato, Aaron Rogers e Matt Stafford, sono i due punti arancioni. Potete vedere dove si trova Tom Brady nel Punto Viola, e come ci sia riuscito essenzialmente nel suo 24° anno di carriera, che era il 2000. Non ricordo quando fosse, il '22 o giù di lì. Ma quello che vediamo qui sono anche altri quarterback. Sicuramente Aaron Rodgers e Matt Stafford saranno i primi a sfidare quel record, ma ci vorranno ancora altri 6 o 7 anni per riuscirci. Aspettatevi di vederli nelle stagioni 2031 o 2032. Possono iniziare ad avvicinarsi al loro record di yard in carriera se continuano a giocare.
C'è un'altra generazione precedente di quarterback che inizierà a sfidare quel record ancora più avanti. Forse tra la fine degli anni '30 e l'inizio degli anni '40. Non trattenete il respiro, non accadrà tanto presto. È stato bello vedere che nessun quarterback sta tentando di battere questo record, anche se ce ne sono diversi che potrebbero farlo in futuro. Ora che abbiamo esplorato e analizzato i dati, cambieremo marcia per mostrare come pubblicheremo e condivideremo questi dati e come automatizzeremo l'intero flusso di lavoro.
Lo passerò a Yasmin perché ci aiuti.
Grazie, Scott. Come diceva Scott, il nostro obiettivo era pubblicare alcuni di questi report su JMP Live in modo che le persone potessero seguire le modifiche apportate man mano che la stagione avanzava. Per farlo, tutto ciò che dovevamo fare era cliccare su "Pubblica", quindi "Pubblica report su JMP Live". Abbiamo selezionato il report che volevamo. In questo caso, avevo una dashboard con un paio di immagini o un paio di grafici, e poi ho sostituito la tabella dati su JMP Live con quella aggiornata con le statistiche di quel sito web di football professionistico.
Per fare un ulteriore passo avanti, abbiamo consolidato tutti questi passaggi, inclusa la pubblicazione su JMP Live, in un componente aggiuntivo. Qui mostriamo i passaggi per creare un componente aggiuntivo perché è molto semplice crearne uno e volevamo condividere con altri come farlo. Per farlo, clicchiamo su File, Nuovo, Componente aggiuntivo. Sotto il pulsante che vogliamo premere, copiamo e incolliamo lo script JSL, che abbiamo esportato dal nostro Workflow Builder. Una volta creato il flusso di lavoro dal Workflow Builder, è possibile esportare lo script JSL, che poi copiamo e incolliamo qui.
Facendo un ulteriore passo avanti, abbiamo spostato il componente aggiuntivo anziché inserirlo nel menu dei componenti aggiuntivi. Abbiamo creato il nostro menu personalizzato, in modo che sia più facile per gli utenti cliccare su quel pulsante. Detto questo, vi mostrerò brevemente i passaggi. Ecco il nostro menu personalizzato. Cliccando su "Statistiche di esecuzione", vedremo l'aggiornamento dell'anno corrente. Sarà una tabella di standardizzazione, con le colonne e così via.
Creerà un sottoinsieme di quella tabella con i livelli superiori al suo interno. Ha creato la dashboard qui. Vi mostrerò velocemente JMP Live, che si sta ricaricando automaticamente, con le statistiche più recenti e aggiornate per le yard medie all'anno e le yard contro giocatore. Questo è tutto ciò che avevamo per la pubblicazione e l'aggiunta. Lo riporterò a Scott per i suoi ultimi commenti.
Questo ci guida attraverso l'intero flusso di lavoro, dall'accesso ai dati, alla pulizia, alla creazione di grafici, alla modellazione e alla pubblicazione. Se volete seguirci, pubblicheremo anche questa dashboard su JMP Public, magari con un paio di altri grafici che riteniamo interessanti. Tornate a trovarci e pubblicheremo un link al sito pubblico di JMP quando sarà attivo, e lo pubblicheremo nella community.
Se volete saperne di più su tutto ciò che avete visto qui, abbiamo avuto solo una visione d'insieme di ciò che abbiamo fatto. Abbiamo solo dato una rapida occhiata agli script e all'analisi. Ma se volete saperne di più, pubblicate nella community. Saremo lieti di rispondere a queste domande. Detto questo, vorrei ringraziare JMP per averci dato l'opportunità di realizzare questo poster e questa presentazione. Voglio ringraziare Yasmin per aver collaborato con me a questo progetto. Mi sono divertito molto e ho imparato molto.
Grazie.
