野球の防御率はたまに嘘をつくのでDIPSと合わせて見てみよう - データサイエンスから学ぶセイバーメトリクス - Lean Baseball
前回は打者成績の話をしたので（予告通り）投手の成績の話をします. 投手をシーズン成績（または通算成績）で見る時, 代表的な指標として以下の3つがあります（いわゆる, 「投手三冠」の対象）. 勝利数（その名の通り, 投げて勝利した回数） 奪三振（打者から奪った三振の数） 防御率（9イニングあたりの自責点率. このエントリーの主人公）. この成績のうち, 勝利数は投手個人の頑張り「だけ」では稼げない数字というのは野球をちょっとでも見たことある人なら想像つくと思います.*1 奪三振は「三振」が持つ意味, 見た目の派手さからすると投手の実力が生きるモノと言えます（そしてこれは事実だという話をこれからします）. 問題は, 「相手に許した得点（自責点）を9イニング（ほぼ一試合分）に平均した」実に便利な指標である「防御率」で, 防御率は投手を必要以上に良く見せる（もしくは悪く見せる）ことがあり, 「たま
「イシューからはじめよ」はデータサイエンスも同じだよって話をSports Analyst Meetupでしてきた⚾ - Lean Baseball
言いたいことはタイトルそのままです. ちょっと前の話ですが, 2/16に開かれた「Sports Analyst Meetup #6（通称#spoana ）」というイベントでこんな話をさせてもらいました. 当日はイベントそのものが大盛況でしたし楽しかったです. 聞いていただいた皆様, 運営の皆様素敵な機会とフィードバックをいただきありがとうございました. このエントリーはそんな#spoanaでお話させていただいたことを振り返りつつ, 原則論であり大切なアクションである「イシューからはじめよ」という話を交えて補足したいと思います*1. TL;DR このエントリーで言いたいことの要約です. あえて一言で言うと「イシューからはじめよ」を実践しましょう！ 「どこが問題か？を見極める」「数字じゃなくて答えを出す」ことにこだわり, やっていくとデータサイエンスは捗る（しそれが基本） ガチでスポーツ・アナ
データサイエンスを支える考え方について - 2019年10月の読書録より｜中川 伸一 / Engineer Manager
先に断っておきます、pandasおよびBokehは出てきません！ （データサイエンスっぽい素材探してたらこれが見つかった笑） 10月はこの二冊にガッツリと焦点絞って紹介します。 （意訳：転職直後およびイベント多数で時間が取れなかった） ・マネー・ボール ・ビッグデータの残酷な現実 データサイエンスを支える考え方 #とは もうちょっと長ったらしく書くと、 「データサイエンス・統計を使って結果を出したいときの考え方」 です。 これらをやるのにやれ機械学習だのPythonだの、色々やらなきゃ覚えなきゃ...！って方は多いかと思います。 が、（一応データサイエンス・統計でもそれなりに結果出してる）自分としては、これらは手段（≒シンプルかつ良質な課題だったら場合によってはEXCELで十分とかちょいちょいある）の話なのでむしろ考え方の方を大切にしています。 ・自分が本当に欲しい物を言語化する ・物事を
「toC企業におけるデータ活用」登壇報告 @ PyData.Okinawa + PythonBeginners沖縄 合同勉強会 - Retty Tech Blog
以下の勉強会にて発表してきました。 python-beginners-okinawa.connpass.com 今回の投稿は参加報告です。 PyData.Okinawa ＆ Python Beginners沖縄 合同勉強会について Python+Dataをテーマにした「濃い」勉強会 in Okinawa のテーマのもと沖縄で開催されている勉強会コミュニティのひとつです。 これまでに以下のような勉強会が開かれています。 python-beginners-okinawa.connpass.com 毎回ではないですが、僕のように沖縄外部の方がお呼ばれして登壇したりします！ この勉強会を通して はじめて1時間程度を喋るという経験をさせていただきました！ 好き勝手、喋らせていただきましたが、勉強会設営、当日参加いただいたみなさまには改めて感謝の意を示させてください。 当勉強会への参加は今回はじめての
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
Rettyレコメンドプロジェクト - Retty Tech Blog
Rettyでデータサイエンティスト兼うなぎ担当をしている岩永二郎です。 さて、今回はうなぎの話、、、ではなく、レコメンドプロジェクトのお話です。 2018年11月、オペレーションズ・リサーチ学会研究部会 最適化とその応用 (OPTA)にて講演してきた際のスライドを本ブログにて公開します。 以下にスライドを掲載し、本記事にていくつか解説をします。 発表スライド Retty recommendation project from Jiro Iwanaga www.slideshare.netRetty recommendation project 解説 以下にスライドのサマリを抜粋しました。 【お店レコメンドの取り組み】 2017年10月〜2018年9月の期間で開発したレコメンドモジュールのプロジェクト紹介をしました。 データサイエンス系プロジェクトはスキルだけあってもうまくいかない、というの
PyData.Okinawa & PythonBeginners沖縄 合同勉強会に参加してきました！ - ごはんと飲み物は紙一重
サボってましたすみませんぬ 6月初の更新ということでだいぶサボってましたが、本日はイベントに参加してきましたのでその感想などなどずらずら書いていこうかと思います。 イベント本編 pydataokinawa.connpass.com 沖縄で開催されるPyDataの中でもこの月の合同勉強会がひときわ人数が多く参加されてるのではないかと思います。去年に引き続き50名を超える参加者が会場に集まりました！ PyDataOkinawa始まりました！初めにオーガナイザーの鈴木さんによるオープニングです！#PyDataOkinawa #PyBegiOkinawa pic.twitter.com/nzBUrvgmSy— otawdさん@福岡6/29~30 (@Intel0tw5727) June 16, 2018 割合的には学生と社会人の割合が5:5ぐらいですかね。だいぶバランスよく集まっている感じでした。
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