近年のサッカーの試合は勝敗が予測しやすく、観戦が退屈なものになってきている。こんな傾向を分析した学術論文が発表された。一昔前のリーグ戦に比べると現代の試合は、強いチームは常に勝ち弱いチームは負けるという傾向が、一段とあからさまになっているのだという。 ◆8万8000試合を分析 研究はヨーロッパに存在する11のサッカーリーグを分析対象とし、1993年から2019年までの26年間にわたる試合結果を調査した。対象となった総試合数は約8万8000試合に上る。モデルを単純化するため、このうち引き分けとなった試合は除外され、勝敗のついたゲームについて解析が進められた。研究は、アイルランド国立大学ダブリン校のタハ・ヤセリ准教授（計算社会科学）が主導した。昨年12月、英国王立協会が刊行する科学ジャーナル「ロイヤルソサエティ・オープンサイエンス」に掲載されている。 ヤセリ准教授たちは各チームについて、期待で
※関連ツールを1つの記事にまとめました！よければこちらもご覧ください もしこのツールを良いと思われたら、GitHubにStar頂けるとありがたいです！ 2021/8 注意点 ~最新のseaborn 0.11.1では以下のように正しく表示されません~ →最新版の0.11.2でも正しく表示されるよう修正しました（2021/10/31） 背景と機能 本ツールの機能と、作成した背景を解説します seabornとは？ Pythonのグラフ描画ライブラリで、ベースとなっているライブラリmatplotlibよりも、簡単なコードで綺麗なグラフを描くことができます 中でも、散布図とヒストグラムを組み合わせた「pairplot」は、 多変数の関係性を一度に可視化することができるため、 データ分析の初期段階で非常によく使われています。 pairplotの課題 とても便利なpairplotですが、下記のようにいく
※3/1追記。続編のようなものを書きました。 メディアの外側から COVID-19 国内症例マップ を発信する意味、シビックテック - Bi-Bo-6 私達で作成・更新を続けている、GISを用いた新型コロナウイルスのダッシュボード（公開情報一元化）について、独立行政法人 国際感染症センターさんが、Facebookでシェアをしてくださいました。ありがとうございます。17日に公開したこのレイヤは、22日深夜までで70万viewになりました。 www.facebook.com 都道府県別新型コロナウイルス感染症患者数マップ そこで、このダッシュボード作成で感じたことを書いておこうと思います。（論文か？） ◯ダッシュボード本体 https://jagjapan.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/641eba7fef234a47880e1e1
お財布に溜まったレシートが現金化されるアプリが登場。現役高校生プログラマーの率いるワンファイナンシャルは6月12日、お財布に溜まっているレシートを瞬時に現金化できるアプリ「ONE（ワン）」の提供を始めることを明らかにした。スマートフォンのカメラ機能を使ってレシートを撮影すれば、すぐにアプリ内のウォレットに10円が振り込まれるという。振り込まれた現金は銀行の手数料分以上になれば、国内のほぼ全ての金融機関で好きなタイミングで引き出すことができる。 ワンファイナンシャルCEOで高校3年生の山内奏人さんは「レシートには究極のいろんなデータが含まれている。いつ、どこで、誰が何をいくら払って、いくらお釣りをもらって買ったのか。一人ひとりの購買行動やパターン分析ができるようになる」と話す。蓄積データをメーカーなど企業向けに販売していく狙いがある。 山内さんは小学生の時に独学でプログラミングを始め、国際的
2017 明治安田生命 J1リーグ 優勝 川崎フロンターレ 【公式】川崎フロンターレ初優勝の瞬間！！2017明治安田生命 Ｊ１リーグ 最終節、逆転でのリーグ初優勝を果たした川崎フロンターレの歓喜で幕を閉じた2017シーズンのJ１リーグ。 まだ天皇杯が残っていますが、ひとまず今シーズンの戦いは終わりました。 昨年と同様、この時期に今シーズンのデータのまとめをやっておこうと思います。 前半戦振り返り、そして昨季のまとめエントリをトレースした格好にはなりますが、お付き合いください。 football-data-visualization.hatenablog.com football-data-visualization.hatenablog.com データはご覧の提供でお送りします。 www.football-lab.jp 【図１】パス成功率 × ボール支配率 の散布図 まず通例のパス成功率→
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
昨日フットボールチャンネルにこんな記事が上がっていました。 データが提示する厳しい現実。Jリーグの試合に“迫力”がない理由 フットボールチャンネルはあんまり好きじゃないのですが、今回はこのネタをいろいろ探っていくのでまず紹介させて頂きます。端的に書くとこの記事は日本（Ｊリーグ）よりドイツ（ブンデスリーガ）の方が圧倒的にスプリント数が多く距離も長いって話です。 走行距離やスプリントのデータはチームの戦い方に左右される数値なので、ブンデスの方がそういうチームが多い印象は確かにあります。が、ちょっと全体的に数値の差が大きすぎかなと。 スプリントというデータが公開され始めて６年くらい経ったかと思います。各所で見かけましたが、スプリントの数は下のように大会などによって大きな差が生じています。 2010年Ｗ杯はおそらく最初にスプリント回数がレポートに載った大会。 FIFAにある３位決定戦のレポート中、
Jリーグの2013年-2014年の移籍市場をd3.jsでビジュアル化しました。左列が2013年で、右列が2014年になっていて、チーム間の移籍がどのように起こっているかを見ることができます。Sankey Diagram（サンキー・ダイアグラム）という手法を使いました。得失点をベースにビジュアル化していて、勝ち点の動き＝実際の順位を予測しているわけではありません。 Sankey Diagramとは（Wikipediaから引用） サンキー・ダイアグラム(英Sankey diagram)は工程間の流量を表現する図表である。矢印の太さで流れの量を表している。特にエネルギーや物資、経費等の変位を表す為に使われる。 Sankeyの名前の由来は1898年に初めてこの形式の表を用いた出版物「蒸気機関におけるエネルギー効率」を著したアイルランド人M.H.サンキー(en)に因む。 もともと、このビジュアル化を
昨日は今日のエントリーを書くのにエライ手間がかかってしまい、ズルズルと時間切れになり遺憾ながら自然休載になってしまいました。ついでに気力も消耗してしまったので明日も休載にさせて頂きます。ではでは国立感染症研究所の 年齢/年齢群別の風疹抗体保有状況2012年 風疹発生動向調査 これからチョット面白いデータがあったので紹介しておきます。 ■今年の流行の凄さ まず今年の週別の患者数です。 去年と較べて目を剥くような数になっているが判って頂けるかと思います。累積数も当然凄い事になっているわけで、 上のグラフではかえって判り難いのですが、昨年の患者発生数も多くて、 今年とはスケールが違うのですが、それまでに較べて患者発生数が急カーブに増えている事が確認できるかと思います。当然ですがこのデータも参考にして厚労省は風疹対策を考えた事になります。近年では2000年代の初め頃に流行があったはずですが、この時
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