J2 2019シーズンの得失点と順位の相関

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…

D3.jsでJリーガーの出身地マップを作ってみました。 もっとも多いのは東京都の199人で、もっとも少ないのは高知県の1名でした。なかなかおもしろい。 出身の選手数が多いほど濃い色で表示され、マウスオーバーすると都道府県名・出身者数・選手名がツールチップで表示されます。 ソースコードはこちらです。プログラム的には、 TopoJSON形式の地図データ表示 複数JSONファイルの扱い(Promise.allを使用) 都道府県ごとのツールチップ設定（表示はTippy.jsを使用） d3.scaleLinearを用いた表示色の制御 などがトピックスでしょうか（というか、自分が勉強したことですが） いくつかD3.jsでデータの見える化を試してみましたが、D3に食わせるデータを準備するところ、スクレイピングだったり、クレンジング、データの編集・加工などがいちばん大変かもしれません。（機械学習でも同じような苦しみがありますよね…） 以下は、地図情報の準備手順なのですが、まとまっておらず自分用の覚書です。 地図情報の準備(覚書) # 地形ファイルの入手 # 国土数値情報（日本限定、ライセンスに注意） http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/index.html Natural Earth（世界全体、ライセンスフリー。ただし日本国土の国境の扱いが日本政府の方針と異なるケースがある） http://www.naturalearthdata.com/ http://www.naturalearthdata.com/http//www.naturalearthdata.com/download/10m/cultural/ne_10m_admin_1_states_provinces.zip 今回はNatural Earthのデータを利用(Admin 1 – States, Provinces) GeoJSON形式への変換 # ShapeFileからGeoJSON形式に変換します。 関連ツールのインストール # npm install -g topojson brew install gdal brew install node Natural EarthからダウンロードしたShapefileは日本以外の情報も含まれており、GeoJSON形式へ変換する際に、データの絞り込みができるogr2ogrを使う。

松田山ハーブガーデンで夜桜を見てきました。 18:00過ぎに着いたところ、既に駐車場待ちの車が数台。 幸い10分待ち程度で入場できました。 3月15日までは、まつだ桜まつりの期間で21:00まで桜がライトアップされています。 ライトアップの光が強くて、写真撮影はなかなか難しかったなぁ。 めったに夜景は撮らないので、いろいろな露出とISO感度をためしつつ。 20:30ごろに帰ろうとしたら、駐車場待ちの車が10台以上に増えてました。21:00までに入れたのかな？ 見晴らしが良く、昼に行っても気持ちよさそうなスポットでした。

▼英ロックバンドのアイアン・メイデン、ビッグデータを活用したユニークな手法で違法ダウンロードに対応という記事がありました。 内容をざっくりとまとめると、こんな感じです。(現在は一部誤認があった旨、追記されています） アイアン・メイデンが楽曲の違法ダウンロードに困っていた。 法的に争うのはやめて、多く違法ダウンロードされている国を調べて重点的にライブを行った。 結果、ライブは大盛況でライブやグッズ販売により大きな収益を上げた。 Gunosy経由で流れてきたこの記事を読んで、グレイトフル・デッドがライブでの録音と、音源の交換を自由にしてファン層を拡大し、ライブでのマネタイズに成功した話と似てるなぁ…と思ったのですが、その記事のコメント欄にあった、 ▼ヘビメタのスーパーバンド、アイアン・メイデンは著作権海賊が大好きという作り話がネットで事実に化けたわけ | TechCrunch Japan という記事を読んでみたら、これを否定する以下の内容がありました。 話の発端はGuardianのIron Maiden: too hairy for pop but still turning metal into goldという記事。 それを受けてRolling StoneがIron Maiden Using BitTorrent Analytics to Plot Toursという記事を書いた。 これらの記事によりネット上で広く拡散したが、アイアン・メイデンへライブのアドバイスをしたというMusicMetricに取材したところ「残念ながらCiteWorldの記事は事実とはいえません。アイアン・メイデンが当社の分析データをツアーの企画のために使ったとわれわれが述べたことはありません」というコメント。 あまりにもクールなアプローチですし、いかにもネットユーザが好みそうな話なので拡散したんでしょう。カッコいいもんな。 ただ、このデータってライブで訪れたことがないがダウンロード数が多い（人気が高い）国を見つけるなど、実際に十分ビジネスへ活用できそうですし、今後は本当にそういう成功例が出てくるでしょうね。 録音・録画できるハードやメディアに著作権料を乗っけるといった、違法行為をしない人にとってはデメリットしかない方法ではなく、グレイトフル・デッドのように、アーティストもファンもハッピーになるビジネスモデルが生まれるといいですね。 グレイトフル・デッドにマーケティングを学ぶ

先日のエントリで取り上げたワーキングメモリですが、当然のことながら容量には個人差があり、心理学者のArt Markman博士によると容量が大きくなればなるほど、クリエイティブなアイデアが生まれる容量も増えるとのことです。 そうなってくると、ワーキングメモリの容量を増やす方法は無いのか？と思いますよね。 ということで少し調べてみました。 ワーキングメモリを鍛える方法 # １．料理をする # 野菜を切る場合ピーラーやスライサーは使わず包丁で。市販のドレッシングを使うのではなく、手作りで調味料をあわせるなど。便利な調理グッズは使わず、昔ながらの方法で、ということですね。 ２．スロージョギング # 5km/h程度で背筋を伸ばし、あごを少しあげて前傾姿勢で。着地はかかとからではなく、足の裏の前の方から着地することを意識して笑顔で走ると良いそうです。 ３．読書量を増やす # 読んでいるものの理解を深めて読解力を身につける。一時的な記憶でもいいので、すべての文章をあとで思い出せるようにする。 ４．聴覚と視覚を同時に使う練習をする # Nバック課題という聴覚と視覚を同時に使う練習をする。Brain Workshop — a Dual N-Back gameという無料で試せるゲームがあるそうです。 労働政策研究・研修機構（JILPT）の長縄久生氏によると、ワーキングメモリは加齢の影響を受けやすいということがわかっているそうです。少しでも長く健康な脳をキープしていきたいですね！ 参考サイト # 物忘れよさようなら｜ＮＨＫ あさイチ クリエイティブなアイデアが出やすくなる、ワーキングメモリを鍛える方法 : ライフハッカー［日本版］ 独立行政法人 労働政策研究・研修機構／コラム／ワーキングメモリと中高年

NHKのテストの花道という番組で、試験の10分前に不安に思っていることを書き出すと、ワーキングメモリの空きができるため頭の働きが良くなるという話をしていました。 ワーキングメモリとはWikipediaによると、 ワーキングメモリ（Working Memory）とは認知心理学において、情報を一時的に保ちながら操作するための構造や過程を指す構成概念である。作業記憶、作動記憶とも呼ばれる。 とのことです。 シカゴ大学 の心理学者Sian L. Beilock 准教授らの実験によると、 試験前にプレッシャーをかけたグループは正答率が12％下がった 試験前に不安を書き出したグループは5％正答率が向上した という結果になったそうです。プレッシャーがかかると能力を十分に発揮できず、不安を吐き出すとパフォーマンスが上がる…確かに効果がありそうですね。 Beilock教授によると、このように不安を書き出す行為は、プレゼンテーションや、大勢の人の前でのスピーチ、面接など、プレッシャーを感じるさまざまな場面で役立つだろうとのことなので、さまざまな場面で役に立ちそうです。 私はタスク管理にGTDを使っているのですが、GTDでは頭の中にあるモヤモヤとした気になることを全て書き出す(「収集」プロセス）ことが大きな特徴です。 最初にGTDを始めた際、2〜3時間ぐらいかけて「収集」プロセスを実行した後、頭の中がすっきりした感じがしました。この時、ワーキングメモリがクリアされたのかもしれませんね。 「忘れるため」に書き留める。これからも続けていこうと思います。 ワーキングメモリ―脳のメモ帳 (著) 苧阪満里子 2002/7/25 オーバーフローする脳―ワーキングメモリの限界への挑戦 (著) ターケル・クリングバーグ (翻訳) 苧阪直行 2011/11/6 もっとバカはなおせる 最新脳科学で頭が良くなる、才能が目覚める、長生き健康になる! (著) 久保田競 2010/3/25