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ウイイレのデータ集計自動化してみた! Part2

ウイイレのデータ集計自動化してみた! Part2

どうもヤジュンです!自己紹介はこちら

本記事は、ウイイレのデータ集計自動化してみた!の続きになります。
画像からデータ収集できるようになったので、早速「解析」~「考察」をしてみました。
実装機能の一部をご紹介します。

※本ソフトウェアは、pythonで作成しています。■参考サイト


■解析のゴール

  • 解析のゴールは、プレイヤーのモデル化としました!
    プレイヤーをモデル化するって、美少女やイケメンにするわけじゃないです。(ここ笑うとこ!)
    データから、「勝つ時」と「負ける時」のモデルをグラフ等で可視化するのです。
    「勝ちモデル」と「負けモデル」のギャップから、課題やプレイヤーの強みを明らかにします!

■流れ

  1. 各パラメータからグラフを作成
  2. 勝敗時のギャップ分析
  3. プレイヤーに対して課題を可視化 
  4. 次の解析方法の選定

■ヒストグラム & 散布図

【グラフ化】

  • 前回作成したメトリクス収集ソフトウェアで、テスターの30試合分の試合結果を集めました。
    テスターはなんと!あの「 ちゃまさん 」です!
    取得できるパラメータは80種類以上あります。
    全パラメータをグラフ化しても意味が薄いため、今回は例として4つ選択しました。

    ポゼッション
    攻撃エリア中央の比率
    パス本数
    ボール奪取数
    


    コメント 2020-02-18 210142.png

    (例)上から2マス目、左から1マス目の散布図は、縦軸「攻撃エリア中央の比率」横軸「ポゼッション」の散布図になります。

※補足
  • ヒストグラム散布図をご存じない方向けに簡単に説明します。
    左上の「ポゼッション」のヒストグラムは、「50%~55%」で棒のピークが来ていますよね?
    この棒は「該当するポゼッション(%)のデータが何個あったか」を示しています。
    「本テスターの試合結果では、ポゼッション50~55%の試合が多かった!」ということです。

【考察】

  • ではグラフを見ていきましょう!
    縦軸「ポゼッション」の一番上の行の散布図では綺麗に傾向が出てます。
    「攻撃エリア中央」の比率が上がれば、「ポゼッション」も上がっているので、点の分布が右肩上がり気味です。
    「パス本数」と「ボール奪取数」も同様の傾向です。

    他グラフでも傾向が見えますが、「勝ちと負け引き分けの差分を明らかにする」のは無理そうです。
    2つの情報だけでは、期待する結果が得られないことも多いです。

    ※ただ、今回は30試合分のデータだったので、これが100試合ともなると話は別です。
    1パラメータの情報量が増えるので、良い結果が見れたりします。

    では次!


■ヒートマップ解析

【グラフ化】

  • ボール奪取 及び ボールロストの情報を可視化していきます。


    コメント 2020-02-18 210754.png

【考察】

  • 「勝ち」と「負け引き分け」のギャップを見るなら、一番右のグラフが最適です。
    ボール奪取数の「負け引き分け」データは、敵陣内でのボール奪取が全体的に少ないのが分かりますね。
    (勝ち試合よりもボール奪取数が少ないエリアは青で示されています。)
    理由は色々考えられます。

    フォーメーションの組み合わせか?
    カウンターターゲットをつけているせいで、後ろで回されている?
    守備時にカーソル当ててる選手がいつもとズレている?
    

    次は、下図の「ボールロスト」を見ていきましょう!
    「ボール奪取」とは異なり、エリアによっては「負け引き分け」試合のが良い結果もありますね。
    気になったのは、前線のハーフスペース(左から2列目)でのボールロストが多くなっている点です。

    ハーフスペースでは、サイドも中央も使えて、なおかつ自身でシュートも狙える重要なエリアです。
    チャンスにも関わらず、ボールをロストしているということは色々な理由が考えられます。

    敵が近いにも関わらずスルーパスでビルドアップしている
    ダッシュボタンを押しぎみ
    サイドor中央の選択が偏り、相手に読まれている
    

    仮説を立てて、テスターにヒアリングしたり、動画などの追加データをもらって、検証していきます。
    次の解析につなげていくのです。

    では、次!


■複数パラメータ解析

【グラフ化】

  • 複数のパラメータ情報をまとめてグラフ化します!
    選択したのは、「パス本数」「パス成功率」「得点」「失点」の4つのパラメータです。


コメント 2020-02-18 210416.png

【考察】

  • 右図の「得失点」から、得失点0点以下の試合は、「パス成功率80%以下」にしかないことが分かります。
    逆にパス本数は影響してなさそうです。
    左図の「得点」も同様に、「パス成功率」が高い試合ほど得点が多いことが分かります。
    中図の「失点」は面白い結果が出てますね!
    パス成功率/パス本数ともに、失点数には影響していなそうです。

    このテスターにとって、「パス成功率は、攻撃力に影響するが、失点には関係なさそう」という結果得られました。
    次の解析は、以下を取るのが良さそうです!

     パス成功率を上げるにはどうすればいいか?
     失点数に影響している他のパラメータは何か?
    

■データ解析のコツ!

  • このようなデータ解析のコツとしては、パラメータの依存/内包関係を把握しておくことです!
    例えば「ポゼッション」というデータは、いくつもの因子が積みあがって出てくるパラメータです。

コメント 2020-02-18 203939.png

  • ん~~たくさん!!笑
    ただ、全てのパラメータを細かく見れば良いわけではないです。
    「欲しい情報はどの粒度で見るのが一番効率的なのだろう?」
    と意味のあるデータの塊を模索することが大切です。

■まとめ

  • やはり、最初のヒストグラムなどのチープな図よりも、リッチなグラフの方が価値の高い情報を得られますね。
    この記事を見て、プレイヤーの皆さんから「使ってみたい!」と思われたら幸いです。
    ニーズとマッチしていないものを作成しても、それはゴミと同じです。
    今後もテスターの方にご協力いただき、ソフトウェアの価値を高めていきます。

■今後の予定

  • 機能拡張を予定しています。
    ・フォーメーションと各パラメータの関係
    ・パラメータの変化量を把握するためのグラフ作成(週毎の成長などを見やすくする狙い)
    ・テンプレートマッチングを用いた文字認識精度100%化

    番外編として
    ・対抗募集を自動リツイートBOT

    part3をお楽しみに!!


■読んでくださった皆様へ

  • 私の活動に、ご興味のある方は、気軽にTwitterまでDMしてください♪
    「こんなことお願いできませんか?」みたいに、記事内容と関係ないことでも大丈夫です。

■参考URL

junya0001000
eスポーツ界でパラレルキャリアを形成したいエンジニアです。 副業OKなので、案件をもらえるようポートフォリオ形成中です。 ↓自己紹介↓ https://qiita.com/junya0001000/items/ccb673ba7c07a57e6d8a#%E8%87%AA%E5%B7%B1pr
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