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야구 분석 혁명 : StatCast는 모든 플레이어 이동을 트랙
수년 동안, 야구 스카우트와 관리자는 현장에서 의사 결정을 내리는 직감과 경험에 의존했습니다. 그러나 야구 분석의 부상은 통계를 사용하여 플레이어 성능을 더 잘 이해하기 위해 새로운 게임을 보는 새로운 방법으로 이어졌습니다.
야구 분석의 주요 도구 중 하나는 트래킹 기술을 사용하여 필드의 모든 플레이어의 모든 이동을 기록하기 위해 추적 기술을 사용합니다. 이 정보는 속도, 거리 및 궤도와 같은 것들을 측정하여 분석가가 플레이어 성능에 대한 완전한 이해를 제공합니다.
StatCast의 사용은 플레이어 움직임에 대한 놀라운 발견이 발생했습니다. 예를 들어, 외야수는 사람들이 생각한 것처럼 실제로 많은 땅을 덮지 않는다는 것이 밝혀졌습니다. 그리고 비생긴 사람들은 공을 위해 다이빙하는 것이 아닙니다. 그들은 필드를 가로 질러 역임을냅니다.
StatCast의 데이터를 사용하여 더 정확한 플레이어 성능 그림을 제공하는 새 메트릭을 만듭니다. 예를 들어 분석가들은 “예상 타격 평균”및 “엑스레이”와 같은 새로운 조치를 취해 왔습니다.
StatCast는 또한 다른 시대의 플레이어를 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 베이비 루스와 마이크 송어의 속도와 거리 측정을 비교하면 루스가 실제로 송어보다 빠르지 않았 음을 볼 수 있습니다!
야구 분석의 상승은 게임을 혁명으로 만들었으며 StatCast는 이것을 가능한 주요 도구 중 하나입니다. 데이터를 사용하여 플레이어 움직임을 더 잘 이해하기 위해 팀이 수행하는 방식과 개별 플레이어가 서로를 반대하는 방식에 대해보다 정확한 그림을 얻을 수 있습니다.
새로운 야구 분석은 투수 타자 마매업에 대한 통찰력을 제공합니다
수년 동안 팬과 분석가들은 타격 평균 (BA)에 의존하여 배터가 얼마나 잘 수행되는지를 측정했습니다. BA는 일부 정보를 제공하는 동안 항상 전체 이야기를 항상 말하지는 않습니다. 예를 들어, BA가 높은 선수는 대부분의 타자가 실패 할 것이라는 상황에서 끊임없이 운이 좋지 않기 때문에 많은 히트를 얻을 수 있습니다.
최근에 야구 분석은 개별 배터와 투수가 어떻게 수행되는지에 대한보다 정확한 그림을 제공하기 위해 진화했습니다. 이를 통해 예상 타격 평균 (XBA) 및 예상되는 슬럭츠 백분율 (XSLG)과 같은 새로운 메트릭 개발이 발생했습니다. 이러한 메트릭은 플레이어의 삼진 및 워크 속도와 같은 일과 상대방이 삼진을 얻고 지상 공을 유도 할 수있는 투수의 능력을 고려합니다.
이러한 새로운 메트릭은 배터를 찬성하는 투수 타자 매치를 식별하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 적은 삼진 속도가 낮은 투수에 대하여 탁월한 타자는 많은 삼진을 얻는 투수에 직면 할 때 불리 일 수 있습니다.
아래 표는 다양한 종류의 투수에 대한 다양한 플레이어의 XBA를 보여줍니다. 빨간색의 숫자는 플레이어가 정규 바보다 나쁜 XBA를 가지고 있으며, 녹색의 숫자는 일반 BA보다 낫던 XBA가있는 XBA가있는 것으로 나타났습니다.
플레이어 대 투수 유형 XBA 마이크 송어 대 소프트 스윙 투수 0.326 Joey Votto vs. 하드 스윙 투수 0.325 Mookie Betts 대 소프트 스윙 투수 0.317 Kris Bryant 대 0.313
마이크 송어가 하드 스윙 투수에 대해하는 것보다 부드러운 스윙 투수에 대해 훨씬 나아졌습니다. 반대로, 조이 벳토는 소프트 스윙 투수보다 하드 스윙 투수에 대해 더 나은 것입니다. 이 정보는 라인업에 넣거나 어떤 플레이어가 높은 판매를 위해 거래할지 결정하려고 할 때 판타지 야구 선수에게 유용 할 수 있습니다.
SABERMERRICS : 야구분석의 미래 야구분석
야구의 게임은 수세기 동안이며 그 시간 동안 우리가 오늘 알고있는 스포츠로 진화했습니다. 이 진화론에서 한 가지는 일정한 상태로 유지되었습니다. 게임의 통계의 중요성. 그것이 타율 평균, 집 실행 합계 또는 획득 한 런 평균, 야구 팬 및 분석가들은 항상 숫자에 사로 잡혀 있습니다.
그러나 최근 몇 년 동안 SABERMETRICS로 알려진 새로운 분석이 야구 세계에서 보류하기 시작했습니다. SABERMetrics는 야구 게임을 분석하고 더 잘 이해하기 위해 고급 수학 방정식 및 통계를 사용하는 것입니다. 그리고 그것은 여전히 비교적 새로운 분야이지만, SABERMETRICS가 야구가 연주되고 이해되는 방식을 변화시키는 것은 의심의 여지가 없습니다.
예를 들어, SABERMETRICS는 기본 비율 (OBP)이 타격 평균보다 훨씬 중요한 통계임을 보여주었습니다. OBP는 어떻게하는지에 관계없이 플레이어가 기지에 얼마나 자주 받는지를 고려합니다. 즉, 걷는 사람들이 히트를 얻는 사람들만큼 귀중한 것과 같습니다. 결과적으로 팀은 이제 히트를 얻을 수있는 타자에 간단히 의존하는 것이 아니라 높은 obp를 가진 선수 주위의 라인업을 건설하는 데 더 큰 강조를 시작했습니다.
SABERMetrics는 또한 약간의 오랜 야구 신화를 채우는 데 도움이되었습니다. 예를 들어, 많은 사람들은 팀이 득점을 위해 득점을 위해 빅 슬러거를가는 것이 중요하다고 믿었습니다. 그러나 SABERMETRICS는 이것이 항상 사실이 아니라는 것을 보여주었습니다. 실제로 팀은 자주 자주받는 작은 “역 – 스테이션”타자를 사용하여 기지를 훔칩니다.
모든 것에서, SABERMETRICS는 야구에 대해 생각하는 방식을 바꾸고 잠재적 인 용도가 끝이 없습니다. 모든 사람이 SABERMETRICS 옹호자들에게 동의하지는 않지만,이 분야의 분야가 여기에 있어야한다는 것은 분명합니다. 그리고 게임의 팬들을 위해서만 좋은 소식 일 수 있습니다.
야구 분석은 게임을 어떻게 변화시키는 방식
야구 분석 분야는 최근 몇 년 동안 폭발했으며 팀과 팬은 모두 경쟁 우위를 수집하려고합니다. 이것은 우리가 게임을 보는 방식으로 변화를 가져 왔으며, 애널리스트가 팀과 선수가 성공한 것을 이해하는 데 더 많은 데이터 중심의 접근 방식을 취하고 있습니다.
야구 분석의 가장 중요한 측면 중 하나는 플레이어 평가입니다. 통계 분석의 발전 덕분에 플레이어 성능을 여러 가지 방법으로 정량화 할 수 있습니다. 이로 인해 팀은 승리 할 가능성이 가장 높은 인재와 대상 선수를 더 잘 파악할 수있었습니다.
플레이어 평가 외에도 야구 분석은 팀 전략에 중요한 영향을 미쳤습니다. 애널리스트들은 공격적이고 방어 효율성을 측정하는 새로운 방법을 개발할 수 있었고 팀은 라인업과 방어력을 최적화하여 최상의 기회를 제공하도록 허용했습니다.
야구 분석은 몇 년 동안 주위에 있었지만, 그것은 여전히 진화하고 있으며 여전히 성장을위한 공간이 많이 있습니다. 팬과 애널리스트들이 게임에 대해 계속 알고 있기 때문에 우리는 야구를 보는 방식으로 더 많은 변화를 볼 것으로 기대할 수 있습니다.
보스턴 레드 삭스 사용 야구 분석을 사용하여 성능 향상
Boston Red Sox Baseball 팀은 최근 몇 년 동안 야구에서 가장 성공적인 팀 중 하나였습니다. 성공의 대부분의 성공은 성능을 향상시키기 위해 분석을 사용하는 데 기인 할 수 있습니다.
RED SOX는 수년 동안 분석을 사용 해왔으며 시간이 지남에 따라 프로세스를 계속해서 수정했습니다. 분석을 사용하는 가장 큰 이점 중 하나는 팀이 데이터를 기반으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.
예를 들어, 적색 SOx는 분석을 사용하여 어떤 플레이어가 어떤 플레이어가 무역 할지를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 분석을 사용하여 투수가 타격을받을 가능성이 가장 높고 홈런을 가장 많이 치는 것은 어떤 투수가 가장 가능성이 있는지 결정할 수 있습니다.
Analytics는 팀이 필드에 플레이어를 배포하는 것이 가장 좋은 방법을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, RED SOX는 분석을 사용하여 특정 플레이어가 필드의 특정 위치에 가장 적합한지를 결정할 수 있습니다.
분석은 최근 몇 년 동안 Red Sox가 더 많은 게임을 획득하는 데 도움이되었습니다. 2013 년에 레드 삭스 (Red Sox)는 97 경기에서 2018 년에 108 경기에서 승리했습니다. 성공을위한 큰 이유는 데이터를 기반으로 더 나은 전략을 개발할 수 있다는 것입니다.
전반적으로 보스턴 레드 삭스는 분석을 사용하여 성능을 향상시키는 데 매우 성공적이었습니다. 이것은 그들이 야구에서 최고의 팀 중 하나가 될 수있었습니다.