Google Data StudioでJリーグを可視化してみた。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リーグのデータを可視化しつつ、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。

  1. データソースへの接続
  2. データの加工
  3. データのビジュアライズ
  4. 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、

  1. データソースを作成する。
  2. 使用するデータソースを指定し、レポートを作成する。
  3. 可視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。
  4. 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。
  5. 必要な分だけ3〜4を繰り返す。
  6. 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。


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)
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)
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…

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