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
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
홈에서는 잘하고 원정에서는 부진한 팀이 있어요. 반대 패턴도 흔하고요. 그런데 홈·원정 승률 격차만 보고 분석을 끝내면 변수가 많이 빠집니다. 어디서 조심해야 하는지 정리해볼게요. 홈 어드밴티지란 무엇인가 홈팀이 일반적으로 원정팀보다 승률이 높다고 알려진 현상을 홈 어드밴티지라고 부릅니다. 익숙한 환경, 이동 부담 차이, 응원, 심판 무의식적 영향 등이 흔히 인용되는 요인이에요. 리그별 홈 어드밴티지 평균은 다르지만, 종목 … 더 읽기
경기 분석에서 부상 정보를 잘못 알면 모든 가정이 틀어집니다. 그런데 부상 정보는 시점에 따라 정확도가 크게 달라요. 너무 일찍 확인해도 무의미하고, 너무 늦게 확인해도 분석에 못 써먹습니다. 어느 시점이 가장 합리적인지 정리해볼게요. 본인 의사결정은 본인 책임이라는 점은 늘 짚어두고요. 부상 정보의 일반적 흐름 한 선수가 부상을 입은 뒤 정보가 외부에 풀리는 흐름은 대체로 비슷합니다. 사건 … 더 읽기
스포츠 데이터 분석에 입문하시는 분들이 가장 먼저 묻는 게 어디서 데이터를 보냐는 거예요. 본업이 따로 있는 입장에서 유료 구독은 부담이 있는 게 사실이고요. 무료로도 충분히 분석이 가능한 사이트들이 있어서, 종목별로 정리해봅니다. 데이터 출처가 신뢰할 만한 곳인지 본인이 한 번 더 점검하시는 게 좋아요. 야구 데이터 1. KBO 공식 기록 사이트 KBO 홈페이지(statiz, KBO 공식)에서 기본 … 더 읽기
농구 통계 분석에서 PER(Player Efficiency Rating)는 자주 인용되지만, 단순히 PER만 보고 선수를 비교하면 오해가 큽니다. 데이터 분석을 10년 가까이 보다 보니 이 지표의 함정이 의외로 많아요. 어디서 조심해야 하는지 정리해볼게요. 예측은 예측일 뿐이고, 본인 해석은 본인 책임입니다. PER가 측정하는 것과 측정하지 못하는 것 PER는 양적 기여(득점, 리바운드, 어시스트)와 효율성을 분당 단위로 환산한 종합 지표예요. 한 … 더 읽기