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Watson Analyticsを使用して欧州4リーグの勝点とデータの傾向を調査

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欧州の4リーグ(スペイン、イングランド、イタリア、ドイツ)において、勝点とデータにどのような関係があるのかIBMワトソン・アナリティクス(以下ワトソン)を使って調べてみました。どちらかというと目的はワトソンを使ってみたいというところから始まっていて、最初は自分のサイトのデータを入れてみようと思ったのですが、まずは簡易なデータ量のものから始めたく、今回の記事に至りました。

ワトソンがどういうものかはこちらの公式ウェブサイトをご確認ください。簡単に言うとデータセットから自動的にグラフなどを作ってくれて、傾向分析や予測などもやってくれるとのことです。自分は統計学には強くないのでこういうツールは助かります。今回のデータセットはWhoScoredにあるOptaデータを参照しました。対象リーグから5年分のシーズンの1試合平均値をワトソンに入れました。本来はもっと細かいデータを入れるべきでしょうが、もともと公開されているデータ量や作業時間を考えると厳しいので、シーズンの値で妥協しました。

入れたデータ項目については長くなるので本記事の最後に一覧を載せています。まずはリーグ毎に結果を紹介します。

ワトソンにデータを入れると何を見たいかの候補が出てきます。見たい項目がなければ項目名などで検索をかけます。今回見たいのは「勝点と他のデータの関係」なので、「What drives points?」を選択しました。その後、フィルターをかけることでリーグ毎に結果を見ることができます。

分析作成画面

プレミアリーグ

イングランド全体

最初にイングランドのプレミアリーグから。宇宙っぽいグラフと表が出てきました。勝点に関連のあるデータが中央に近い位置となり、strengthが高い数値となります。1項目だけでなく2項目が複合された形でも調べてくれるようです。イングランドの場合、最も高いのは「被シュート(ag_shots)が少なくgoal(得点)が多いチーム」となりました。このデータの詳細を見るとこんな感じ。

イングランド詳細1

2つのデータのそれぞれの範囲内のチームの平均勝点を可視化したグラフのようです。当然被シュートは少ない方が良く得点は多い方が良いですが、プレミアリーグは双方とも揃って良いチームが勝点を得ているようです。

この組み合わせに次いで2番目にドリブルと得点、3番目はシュートと得点になりました。僅差ですがシュートよりドリブルの数なんですね。

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