los Los Angeles Times producido recientemente Un gráfico que ilustra los 30.699 disparos. que el recientemente retirado Kobe Bryant se hizo cargo de su carrera de 20 años. Se convirtió en un tema de conversación tal que el Veces Más tarde ofreció el gráfico por $ 69.95 (más gastos de envío). El documento también publicó un artículo de seguimiento que describía el proceso de creación del gráfico y reveló que cuatro Se utilizaron paquetes de software: Python, CartoDB, Pandas y Matplotlib.
Decidí conmemorar el retiro de Kobe al recrear el gráfico usando solo un paquete de software: JMP , y en particular Graph Builder en JMP. El gráfico a continuación representa las tomas tomadas en el transcurso de sus 20 años de carrera, que se muestran audazmente en púrpura y oro de los Lakers.
¿Cómo se pueden utilizar datos como este para el ventaja de un equipo?
Estoy convencido de que podría usar esta información para ayudar a un equipo a ganar juegos, y tal vez incluso un campeonato de la NBA, ¡porque lo que tenemos aquí es una herramienta seria que produce inteligencia!
Crecí jugando baloncesto y tuve la oportunidad de interactuar con muchos grandes entrenadores. Observé la forma en que se enfocaron en la "preparación", y desde entonces ha influido en la forma en que me acerco a la analítica. Un entrenador que fue particularmente influyente fue el ocho veces campeón de la NCAA, Pat Summitt, que siempre comenzó haciendo una pregunta como: "¿Qué puede hacer el oponente para causar problemas a mi equipo?"
La respuesta a esta pregunta crucial se convierte en el factor determinante en la preparación del juego.
Entonces, al mirar el cuadro de disparos, pensé en lo que harían los grandes entrenadores con esta información. Creo que primero harían esta pregunta: "Si estoy jugando contra los Lakers, ¿cómo podría su mejor jugador lastimar a mi equipo?" Y, al hacer la pregunta, estarían manejando la preparación y, específicamente, cómo se prepararía su equipo para dejar de Kobe Bryant.
Para evaluar mejor el proceso, utilicé un filtro de datos locales para recordar la temporada 2009-2010, cuando los Lakers ganaron por última vez el campeonato de la NBA. Durante toda la temporada, se anticipó un enfrentamiento "de ensueño" entre los Celtics de Boston y los Lakers, y ambos equipos avanzaron a las finales.
Por lo tanto, si hubiera sido entrenador de los Celtics, y antes del comienzo de la serie de campeonatos, hubiera sido un período intenso para poner mis manos en los datos y hacer estas preguntas repetidas veces:
¿Cómo nos está marcando Kobe Bryant?¿Cómo podemos detenerlo?¿Qué podemos aprender de los datos?
Usando Graph Builder y un filtro de datos locales, observé los juegos de la temporada regular entre los Celtics y los Lakers para ver si podían surgir patrones que indicasen dónde era más efectivo Kobe.
Echa un vistazo a la gráfica de abajo. Puede ver que Kobe fue efectivo en el ala izquierda (lado derecho de la tabla) e hizo 10 de 15 tiros desde una zona de rango medio en particular. Probablemente se estaba sintiendo cómodo en esa zona, ¡y eso tenía que cambiar!
La gráfica a continuación revela algo perturbador: Kobe estaba penetrando en el carril, y aunque falló algunos tiros (lo que indica que fue atacado), a un jugador de este calibre simplemente se le debe negar el carril ya que encontraría una manera de anotar.
Así que para resumir la estrategia, los Celtics no deben permitir que Kobe gane su "zona de confort" en el ala izquierda y le nieguen el camino. ¿Los Celtics lograron esto? Bueno no exactamente.
Los Celtics tuvieron a Ray Allen, Paul Pierce, Kevin Garnett y Rajon Rondo. Pero al parecer, no tenían Graph Builder para ayudarles a obtener inteligencia clave. La gráfica a continuación indica que efectivamente nada cambió en la serie de playoffs en comparación con la temporada regular: Kobe golpeó el 59 por ciento de sus tiros en esa serie de campeonato en las áreas clave que se han identificado (áreas en las que había demostrado éxito durante la temporada regular), y Los Celtics perdieron ante los Lakers 4 juegos a 2.
Conclusión
Al hacer las preguntas correctas y visualizar eficientemente los datos en Graph Builder, podemos descubrir información sobre los datos que de otra manera podrían pasar desapercibidos. Este enfoque no es aplicable solo a los Lakers y los Celtics, sino también a cualquier industria. ¿Cómo puede algo como esto ayudar a su trabajo o negocio?
¡Gracias a mi asociado de SAS, Tony Cooper, por ayudar a construir la cancha de baloncesto en JMP Graph Builder! Mire este video paso a paso para ver cómo lo hicimos:
https://youtu.be/kB5DjioWDg8
Pritesh escribió:
Muy genial. Lo que sería interesante serían los tiros de 3 puntos donde el curry está haciendo frente a otros jugadores de la NBA. Hay una discusión para cambiar la línea de 3 puntos. Sería interesante si la línea de 3 puntos se mueve, ¿cómo afectaría a la NBA? El código ya es para crear el tribunal de la NBA interesante para verlo hipotéticamente cómo se vería
