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2022年度より新たに登場した科目です。
お初の科目は事前情報が皆無なので、先入観なく履修できるのがよいです。
でも、何が起きるか分かりません💣(>_<)
授業内容
(授業内容)
第1回:スポーツ業界におけるデータ分析
第1講:社会におけるデータ分析・・・14分32秒
第2講:スポーツ業界のデータ分析事例・・・14分51秒
第3講:野球とデータ分析・・・14分9秒
第4講:野球選手の評価指標・・・14分
(第1回全体)
講義時間:57分32秒
テキスト:56ページ
授業振り返り
この科目、全8回のシラバスを見ると、学習する内容はほとんどバラバラです。
「データを活用する」という軸は変わりません。
でも、どういう分野でどのように活用するかということは、まったく異なります。
先生1人のオムニバス授業的なイメージです。
第1回はスポーツ業界でのデータ活用について学習しました。
第3講ではプロ野球界でのデータ活用の取組み事例が紹介されていました。
本論の前に、野球のルールを詳しく説明してくださっています。野球に興味がないというかたもご安心下さい。
セイバーメトリクス(SABRmetrics)
ビル・ジェームズによる野球におけるデータ分析の手法です。
この手法を用いて、資金の少ない球団でも、よい成績を残せるようになるケースもあったそうです。
ランナーが出塁したさいのバントや強打者との対戦を避ける敬遠四球も、セイバーメトリクスによれば、最善の策ではないようです。
とはいっても、「勝負は時の運」ですから、データ分析の結果が100%ではないことも事実。
戦術を選択するための1つの材料として考えるべきでしょう。
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