스포츠계에서는 성과를 측정하고 분석하기 위해 상상할 수 있는 모든 종류의 데이터가 수집됩니다. 하지만 가장 설득력 있는 스토리를 제공하는 것은 종종 이 데이터의 시각적 요소입니다. 작년 슈퍼볼을 예로 들어보겠습니다. 이 경기는 대부분 일방적인 경기였으며, 필라델피아 이글스가 캔자스시티 치프스를 압도적으로 누르고 많은 사람을 놀라게 했습니다. 이런 결과에 대한 이유를 알려주는 설득력 있는 그래프를 찾을 수 있을까요?
JMP 19의 새로운 기능은 사용자 정의 스크립팅이 필요 없이 벡터 필드 그래픽을 만드는 기능입니다. 화살표 차트라고도 불리는 이러한 보기는 시간 경과에 따른 다양한 측정값의 방향, 거리, 강도를 보여주는 데 유용합니다. 스포츠 인포그래픽에서 점점 더 많이 사용되고 있는 이 차트는 야구 타격, 축구 킥, 축구 패스 위치 및 거리와 같은 많은 유용한 측정값의 패턴을 보여주는 데 사용할 수 있습니다.
JMP Statistical Discovery 소프트웨어에서 이 차트를 만들기 위해 우리는 작년 슈퍼볼 경기 패스 데이터를 수집하여 경기에서 던진 각 패스의 종료 X 및 Y 위치와 결과를 파악했습니다. 이 데이터는 또한 각 패스가 스크리미지 라인 뒤 10야드 떨어진 설정된 던지기 지점에서 시작한다고 가정합니다. JMP의 Graph Builder 플랫폼을 설정하려면 패스 시작 좌표를 X축과 Y축에 입력하고, 패스 종료 좌표를 간격 착륙 구역에 입력하기만 하면 됩니다. 그런 다음 새로운 화살표 선 기능을 사용하여 각 패스의 방향과 거리를 표시할 수 있습니다. 마지막으로, 오버레이 랜딩 존을 사용하면 패스가 완료, 미완료, 인터셉션 또는 터치다운으로 이어졌는지 선 색상으로 표시할 수 있습니다!
다음으로 필라델피아 이글스의 우승 쿼터백인 젤렌 허츠의 그래프를 살펴보겠습니다. 아래 그래프에서 성과를 살펴보면, 젤렌 허츠가 필드 양쪽으로 10~20야드 패스를 많이 완료했고, 패스 미완료도 거의 없는 균형 잡힌 패스 성과를 볼 수 있습니다. 이는 팀의 패싱 게임 성공에 항상 도움이 되는 이글스의 러싱 공격의 성공에 힘입은 것입니다.
하지만 캔자스시티 치프스의 선발 쿼터백 패트릭 마홈스를 살펴보면 매우 다른 패턴을 볼 수 있습니다. 필드 왼쪽에서는 10야드 이상의 패스가 확실히 부족했는데, 이는 이글스 수비가 얼마나 압박을 가하고 패트릭 마홈이 필드 전역에 패스를 던지는 능력을 제한했는지를 보여줍니다. 그의 성공은 대부분 필드 오른쪽에서 이루어졌지만, 그가 가장 값비싼 인터셉션을 저지른 곳이기도 합니다.
이처럼 벡터 필드 플롯은 그래프에서 더 많은 정보를 얻는 데 도움이 되는 강력한 시각적 도구라는 것을 알 수 있습니다. 그리고 예시는 단순한 스포츠 데이터를 넘어 시간에 따른 직접적, 거리, 심지어 강점을 설득력 있게 보여주고 싶은 모든 주요 측정 항목으로 확대됩니다. 그러면 커티스 메이필드가 1970년대 히트곡에서 부른 것처럼 "목적지를 향해 계속 나아가세요."
새로운 그래프 빌더 기능을 제공해 주신 JMP 개발자분들께 감사드립니다!
벡터장을 그리는 것이 훨씬 쉬워졌습니다!
Graph Builder에 벡터 필드 추가
유사한 기능이 도움이 될 수 있는 관련 문제: 쌍을 이루는 좌표 집합이 있는 점 플롯
열을 쌓지 않고도 "쌍"으로 표시된 여러 x 및 y 데이터 세트
11월 20일에 열리는 JMP 및 JMP Pro의 최신 개선 사항을 활용하는 웨비나에서 이와 같은 새로운 JMP 기능을 확인하세요.
