皆さん、こんにちは！

皆さん、はじめまして、スポーツ大好き、統計学を学ぶDragonです！

今回が初投稿です。去年からブログを見ていましたが、シーズン開幕に合わせて参戦します！


初めに

普段は熱狂的な野球ファンで、サッカーの知識はまだまだですが、分析を通して学んでいきたいです。なので、よろしければ、「こういう風に言ったりするよ」や「こういうとこが楽しいよ」などアドバイスや醍醐味をコメントにて教えてください！

初投稿に選んだ試合は、第1節名古屋vs神戸です。

深い分析はできていないかもしれませんが、サッカーの知識が足りないなりに、この視点もあるのでは！っといったところから分析しました。最後までお読みいただけると幸いです。

※今回の投稿は名古屋視点になります。

分析の前に．．．

今回の着目点は「気温と運動量（スプリント回数、走行距離）」です。

少し前にはなりますが、気温も上がらず寒い中、お天気も崩れて雨の降った地域も多かったことを覚えておいででしょうか。


気温と運動量という視点では、Jリーグ公式サイトのコラムにて、下のような傾向があることが分かっています。（https://www.jleague.jp/column/article/368/より）


スプリント回数、走行距離ともに気温が低いと多い傾向が見られます。

分析

今回は運動量という点で、「スプリント回数」、「走行距離」を選び、気温との関係を見て、名古屋vs神戸の第1節ではどうだったのかを見ていきます。

※データはSPOTERIA内のデータと去年の第20節のデータは

Football LAB（https://www.football-lab.jp/）から得ています。（走行距離は四捨五入）

「気温、スプリント回数、走行距離」のデータについて、去年のデータと今回の第1節のデータをプロットしました。（統計解析のプログラミング言語Rを用いました。）赤で囲ってあるものが第1節のデータです。


少し見にくい図かもしれませんが、おおよそ去年と同じように、涼しい（寒い）中でスプリント回数、走行距離ともに多く、よく動いた試合と分かります。

下図で個別の選手を見ていきます。


各選手、よく動いたと分かります。今後も期待したいですね。（相馬選手には焦らず、しっかり回復して戻ってきてほしいですね。）

今回は気温と運動量という視点で見ましたが、感覚的にも合っている結果になったと思います。今回は扱っていませんが、気温に加えて天候（雨など）もデータとして加わると面白いかもしれません。また、上記記載のコラム（https://www.jleague.jp/column/article/368/）でふれられていますが、気象データとパス成功率の関係は気になります。


終わりに

今回はそこまで踏み込んだ分析ができていないかもしれませんが、今後も臆せず、挑戦していきたいと思います。何かあればコメントにてお願いいたします。初投稿いいね！っと思った方はいいねお願いします。(笑)

最後までお読みいただきありがとうございました。それでは次の投稿でお会いできればと思います。


スポーツにデータで革命を。