Das Los Angeles Zeiten kürzlich produziert eine Grafik zur Veranschaulichung der 30.699 Aufnahmen der kürzlich pensionierte Kobe Bryant übernahm die Spanne seiner 20-jährigen Karriere. Es wurde so ein Gesprächsthema, dass die Mal Die Grafik wurde später für $ 69,95 (zuzüglich Versand) angeboten. Das Papier veröffentlichte auch einen Folgeartikel, in dem der Prozess der Erstellung der Grafik beschrieben wurde vier Verwendet wurden Softwarepakete: Python, CartoDB, Pandas und Matplotlib.
Ich entschied mich für das Gedenken an Kobe, indem ich die Grafik mit nur einem Softwarepaket neu erstellte: JMP und insbesondere den Graph Builder in JMP. Die Grafik unten zeigt die Schüsse, die über die gesamte Spannweite seiner 20-jährigen Karriere hinweg aufgenommen wurden. In Lakers Purpur und Gold dargestellt!
Wie können Daten wie diese an die verwendet werden? Vorteil eines Teams
Ich bin überzeugt, dass ich diese Daten verwenden könnte, um einem Team dabei zu helfen, Spiele zu gewinnen - und vielleicht sogar eine NBA-Meisterschaft -, denn wir haben hier ein ernstzunehmendes Werkzeug, das die Intelligenz produziert.
Ich bin mit Basketball aufgewachsen und hatte die Chance, mit vielen großartigen Trainern zu interagieren. Ich beobachtete die Art und Weise, wie sie sich der Vorbereitung näherten, und sie hat seitdem die Art und Weise beeinflusst, wie ich mich mit Analytik beschäftige. Ein Trainer, der besonders einflussreich war, war der achtfache NCAA-Champion Pat Summitt, der immer mit einer Frage anfing, wie zum Beispiel: "Was kann der Gegner tun, der mein Teamproblem verursacht?"
Die Antwort auf diese wichtige Frage wird dann zum treibenden Faktor bei der Spielvorbereitung.
Als ich mir das Shot-Chart anschaute, dachte ich darüber nach, was großartige Trainer mit diesen Informationen tun würden. Ich glaube, sie würden zuerst diese Frage stellen: „Wenn ich die Lakers spiele, wie könnte ihr bester Spieler mein Team verletzen?“ Und wenn sie die Frage stellten, würden sie die Vorbereitung vorantreiben und vor allem, wie sich ihr Team darauf vorbereiten würde Stoppen Sie Kobe Bryant.
Um den Prozess besser beurteilen zu können, verwendete ich einen Local Data Filter, um auf die Saison 2009-2010 zurückzuschauen, als die Lakers zuletzt die NBA-Meisterschaft gewonnen haben. Während der gesamten Saison wurde zwischen den Boston Celtics und den Lakers ein "Traumkampf" erwartet, und beide Teams erreichten das Finale.
Hätte ich die Celtics trainiert, und vor Beginn der Meisterschaftsserie wäre es eine intensive Zeit gewesen, meine Hände in die Daten zu bringen und immer wieder diese Fragen zu stellen:
Wie punktet Kobe Bryant bei uns?Wie können wir ihn aufhalten?Was können wir aus den Daten lernen?
Mit dem Graph Builder und einem Local Data Filter habe ich mir die regulären Saisonspiele zwischen den Celtics und den Lakers angesehen, um herauszufinden, ob Muster auftreten, die zeigen, wo Kobe am effektivsten ist.
Schauen Sie sich die Grafik unten an. Sie können sehen, dass Kobe auf dem linken Flügel (rechte Seite des Diagramms) wirksam war und 10 von 15 Schüssen aus einer bestimmten Mittelbereichszone machte. Wahrscheinlich fühlte er sich in dieser Zone wohl, und das musste sich ändern!
Die Grafik unten zeigt etwas Beunruhigendes: Kobe drang in die Spur ein, und während er einige Schüsse verpasste (was darauf hinweist, dass er umkämpft war), muss einem Spieler dieses Kalibers einfach die Spur verweigert werden, da er einen Weg zum Torerfolg findet.
Um die Strategie zusammenzufassen, dürfen die Celtics Kobe nicht zulassen, dass er seine "Komfortzone" auf dem linken Flügel gewinnt und ihm die Spur verweigert. Haben die Keltiker das erreicht? Nun, nicht genau.
Die Celtics hatten Ray Allen, Paul Pierce, Kevin Garnett und Rajon Rondo. Aber anscheinend hatten sie keinen Graph Builder, um wichtige Informationen zu erhalten. Die nachstehende Grafik zeigt, dass sich in der Playoff-Serie praktisch nichts geändert hat im Vergleich zur regulären Saison: Kobe erzielte 59 Prozent seiner Schüsse in dieser Meisterschaftsserie in den identifizierten Schlüsselbereichen (Bereiche, die er während der regulären Saison erfolgreich gezeigt hatte) und Die Celtics verloren gegen die Lakers 4 Spiele zu 2.
Fazit
Wenn Sie die richtigen Fragen stellen und die Daten in Graph Builder effizient visualisieren, können wir Erkenntnisse über die Daten aufdecken, die ansonsten unentdeckt bleiben könnten. Ein solcher Ansatz gilt nicht nur für die Lakers und Celtics, sondern auch für jede Branche. Wie kann so etwas Ihrer Arbeit oder Ihrem Geschäft helfen?
Vielen Dank an meinen SAS-Mitarbeiter Tony Cooper, der beim Aufbau des Basketballfelds in JMP Graph Builder mitgeholfen hat! Sehen Sie sich dieses Schritt-für-Schritt-Video an, um zu sehen, wie wir es gemacht haben:
https://youtu.be/kB5DjioWDg8
Pritesh schrieb:
Ziemlich cool. Interessant wären 3 Punkte, bei denen Curry gegen alle anderen NBA-Spieler spielt. Es gibt eine Diskussion, um die 3-Punkt-Linie zu verschieben. Es wäre interessant, wenn die 3-Punkt-Linie so verschoben wird, wie sie die NBA beeinflusst. Der Code ist bereits dazu gedacht, das NBA-Gericht interessant zu gestalten, um es hypothetisch zu sehen, wie es aussehen würde
