Scientific Computing & Data Science

Lahman 데이터를 이용한 야구 데이터 분석 Part 4.QUESTIONSQ1. 1980년부터 2016년까지 MLB의 요일별 누적 관중수는 어떻게 될까? 지난 포스팅에 이어 이번 포스팅에서는 1980년부터 2016년까지의 메이저리그 요일별 누적 관중수를 계산하여 그래프로 출력해 보도록 하겠다. 데이터는 Retrosheet의 Game Log 데이터로부터 계산되며, 이 데이터를 MongoDB로 입출력하는 방법에 대하여서는 "온라인 야구 데이터를 MongoDB에 저장하기"를 참고하기 바란다.패키지 및 소스 로딩하기그래프 출력 및 그래프 저장을 위해 plotly와 webshot 패키지를 로딩한다:12345678if (! ("plotly" %in% rownames(installed.packages()))) { ..

Lahman 데이터를 이용한 야구 데이터 분석 Part 3.QUESTIONSQ1. American League의 지명타자 제도 도입으로 양 리그(National League와 American League) 간 득점의 차이가 생겼을까?Q2. MLB 전체 히스토리에서 투수의 완투비율은 어떻게 변화되어 왔는가? 지난 포스팅에 이어 질문을 하고 이에 대해 답하는 형식으로 야구 데이터 분석을 진행해 보기로 한다. Q1. American League의 지명타자 제도 도입으로 양 리그(National League와 American League) 간 득점의 차이가 생겼을까?이 질문에 대답을 하기 위해 American League에 지명타자 제도가 처음으로 도입된 해인 1973년도 이전과 이후의 양 리그 간 득점의 추이..

Lahman 데이터를 이용한 야구 데이터 분석 Part 2.QUESTIONSQ1. 각 10년 단위로 경기 당 평균 홈런 수는 몇 개인가?Q2. 각 10년 단위로 보았을 때 삼진 수와 홈런 수는 상관관계가 있을까? 본 포스팅에서는 Lahman 데이터 분석을 위한 준비를 했던 지난 글에 이어 본격적으로 데이터 분석을 하는 해보도록 한다.CRC Press의 "Analyzing Baseball Data with R"이 제시하는 질문에 답하는 유형으로 진행할 것이다.한 가지 첨언하면, 훌륭한 데이터 과학자의 자질 중 하나는 끊임없이 질문하고 그 질문에 데이터로 답을 할 수 있는 것임을 명심하자. Q1. 각 10년 단위로 경기 당 평균 홈런 수는 몇 개인가?이 질문에 답을 하려면 "Teams" 데이터를 불러온다.r..

Lahman 데이터를 이용한 야구 데이터 분석 Part 1. - 데이터 준비CONTENTS1. MLB 데이터 준비2. R의 Working Directory 구조3. MongoDB에 데이터 삽입 (Optional)4. MongoDB로부터 데이터 불러오기5. 맺음말 본 포스팅에서는 Database Journalist인 Sean Lahman의 최신 데이터를 이용하여 MLB에 대한 분석을 시도해 보고자 한다. 처음에는 KBO 데이터를 분석해보고자 하였지만, 데이터를 얻기가 불편하고 초기 준비 단계가 많아 데이터 획득이 훨씬 수월하고 방대한 데이터를 보유하고 참고자료가 풍성한 MLB부터 시도해 보기로 하였다. 차후에는 KBO 데이터를 획득부터 분석까지 시도해 보기록 하겠다. 분석 환경은 가장 인기있는 통계처리 언..