[Data Science / Baseball] Learning R through baseball: sab-R-metrics

통계와 야구는 매우 밀접한 관계를 가지고 있지만, 단순히 안타수를 타수로 나누어 타율을 구하는 것 외에 통계는 더 많은 의미를 가지고 있다. 야구의 통계 분석 도구인 Sabermetric 역시 탸율보다 더 많은 의미를 담고 있습니다. 많은 야구팬들 또한 통계에 미친(?) 사람들(역으로, 통계에 미친 사람이 야구 팬일 확률도 높음)이며, 야구 데이터의 심오한 통계 분석을 해오고 있는데, 대개 그 도구는 R입니다.

야구 분석 웹사이트의 Dave Allen은, 그의 동료 Jeremy Greenhouse처럼 자주 R을 이용하여 PitchFX 데이터를 시각화합니다 (가령, 최적의 스윙률 분석). Ryan Elmore는 ESPN의 스포츠 분석팀에 R을 이용한 상세 데이터 분석에 영감을 주었습니다. Hardball Times의 Ricky Zanker는 R을 이용한 야구 데이터 읽기에 대한 가이드를 게재하였습니다. Mike Driscoll은 PitchFX를 이용한 데이터 시각화를 위한 인터랙티브 R 응용 프로그램을 만들었습니다. New York Time의 선거 분석가 Nate Silver도 Sabermetrics로 통계에 입문하였다고 합니다.

 

만약 여러분이 야구팬이고 Sabermetrics에 어느 정도 관심을 갖고 있지만 R을 배워보지 못했다면 Millsy의 조언이 도움이 될 것입니다. Milsy는 미시건 대학교(University of Michigan)에서 스포츠 매니지먼트를 전공하는 대학원생인데 야구 데이터 분석을 위한 R의 튜토리얼 시리즈를 제작하였습니다. 튜토리얼은 첫번째 R 명령어, 데이터 읽기, 오브젝트 다루기, 차트 생성 및 간단한 분석을 통해 새로운 R 유저와 야구팬들을 차근차근 R의 세계로 초대합니다. "잘 될 거야"라는 긍정적 충고보다는 "컬러를 이용하여 커뮤니케이션하고자 하는 정보를 시각화해보자"라고 하는 것이 훌륭한 실용적인 충고가 될 것입니다.

The Prince of Slides: sab-R-metrics