Google Data StudioでJリーグを見える化してみた。想像以上に素晴らしかった。
前から気になっていたGoogle Data Studio(無償版）をJリーグのデータを見える化しつつ、試してみました。
Google Data
Studioはデータをダッシュボードやレポートにまとめて、共有できるいわゆるBIツールです。できることは、大きく以下の4つ。
- データソースへの接続
- データの加工
- データのビジュアライズ
- レポートの共有
データソースとしては、CSV/AdWords/BigQuery/Google Spanner/Google Cloud SQL/Google Cloud StorageGoogleアナリティクス/Googleスプレッドシート/MySQL/PostgreSQL/Search Console/Youtubeなどが公式にサポートされており、サードパーティー製のコネクターも用意されています。
基本的な流れとしては、
- データソースを作成する。
- 使用するデータソースを指定し、レポートを作成する。
- 見える化したいデータをどう見せたいかに応じて必要なグラフをレポートへ貼り付ける。
- グラフに対してデータソースのどのデータを使うか、どのキーでソートするかや、判例の表示有無、使用する色やフォントなどのスタイルを設定する。
- 必要な分だけ3〜4を繰り返す。
- レポート上で各グラフの表示位置、サイズを調整。
という感じ。レポートは複数のページで構成可能です。
今回は2つのCSVファイルから2つのレポートを作成してみましが、操作方法は簡単で、ほとんどマニュアルを読まずになんとかなりました。
ただ、Google Data Studioは1つのレポートで接続できるデータソースが1つに限定され、ドリルダウン機能もないため、分析フェーズでは使いにくいかもしれません。
しかし、簡単に見栄えの良いレポートを作成して、素早く共有できるので、一般的な業務でのレポーティングにはかなり使えそうです。
今回作成したレポートは以下のURLから参照できますので、興味がある方はどうぞ。
- 2017年Jリーグディビジョン2 最終成績
- 2018年Jリーグ登録選手情報(少し表示に時間を要します)
横浜FCの得点6位、失点9位で10位に対し、長崎は得点7位で失点3位で2位か。やはり守備は重要ですなぁ…
群馬と名古屋がグラフ上の特異点になっている。町田はもう少し順位が上でも良さそうなポジション。
Jリーグ登録選手出身者マップ(2018)
Jリーグ登録選手ポジション別出身地(2018)
FW/MFは神奈川県出身者がトップ。DF/GKは東京。攻撃的な神奈川。
Jリーグ登録選手生年別人数(2018)
もっとも多いのが1995年生まれ。全体では1967年生まれから2002年生まれまでと幅広いですねぇ。35歳差ですよ…
