저는 스포츠 데이터를 본격적으로 다루기 시작한 지 10년이 되었습니다. 매년 5월 중반이면 신인 드래프트 1순위 지명자들이 1군에서 한 달 정도 뛴 데이터가 쌓입니다. 본인이 처음 신인 임팩트를 측정하려 했을 때, 단순히 타율과 방어율만 봤습니다. 그러다 1년 후 그 선수가 1군에 못 올라오는 것을 보고 분석 방식을 완전히 바꿨습니다. 이번 글에서는 제가 실무에서 사용하는 5월 중반 … 더 읽기
본업이 따로 있는 입장에서 스포츠 분석에 입문하시는 분들이 많이 묻는 질문이에요. 6개월 안에 어디까지 익혀야 분석이 가능한지. 데이터 중심으로 우선순위를 잡아봤습니다. 예측은 예측일 뿐이고, 본인 의사결정은 본인 책임이라는 점은 늘 동일하게 깔고 갑니다. 1개월차: 기본 기술 통계 가장 먼저 익혀야 할 건 평균, 중앙값, 표준편차 같은 기술 통계예요. 본인이 데이터를 봤을 때 이 수치들이 왜 … 더 읽기
축구 분석을 하다 보면 리그별 전술 차이를 무시할 수가 없어요. 같은 0-0 무승부라도 K리그와 라리가의 의미는 다릅니다. 본인이 어느 리그를 분석하느냐에 따라 같은 지표가 다르게 해석돼야 한다는 점을 정리해볼게요. 예측은 예측일 뿐이고, 본인 해석은 본인 책임이라는 점은 늘 동일합니다. 리그별 일반적 전술 성향 K리그 역습 비중이 비교적 높고, 경기당 평균 슈팅이 다른 빅리그보다 적은 편이라고 … 더 읽기
같은 KBO 시즌이라도 4월과 9월의 데이터는 의미가 다릅니다. 분석 입문자분들이 시즌 초반 페이스만 보고 시즌 전체를 단정하는 경우를 자주 봐요. 데이터 중심으로 시기별 분석 차이를 정리해볼게요. 예측은 예측일 뿐이라는 전제는 늘 깔고 갑니다. 시즌 초반 데이터의 특성 일반적으로 KBO 시즌 첫 20~30경기는 표본이 작아 통계 변동이 큽니다. 한 선수의 4월 타율 0.380은 9월까지 유지될 가능성이 … 더 읽기
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