프로야구에서 활용되는 "데이터 분석"

* 본포스팅은 <야구 데이터로 배우는 파이썬>에서 발췌한 내용으로 작성되었습니다.

 

 

 

⚾ 각 구단에 배치된 “애널리스트“ 

야구의 데이터 분석이라고 하면 쉽게 상상이 가지 않을 수 있지만, 프로야구에서 데이터를 활용하는 방법으로 크게 ①편성, ②육성, ③전술의 3가지를 들 수 있습니다.

 

✔ 활용 사례 ①편성

첫 번째인 편성은 팀에 선수를 영입하는 일입니다. 영입할 선수와 방출할 선수를 판단할 때 데이터에 의한 분석은 필수적입니다.
예전에 브래드 피트가 주연하고 영화화되어 화제가 된 「머니볼」 에서는 주로 이 편성 면에서 데이터를 활용함으로써, 자금이 부족한 약소 구단이 강팀으로 변모한 실화가 그려져 있습니다.

 

✔ 활용 사례 ②육성

두 번째인 육성은 자팀의 선수를 강화하는 일입니다. 입단 당시부터 이미 1군에서 활약할 능력을 갖춘 선수는 거의 없기 때문에, 영입한 선수를 키우는 것이 필요합니다. 이를 위해, 극복해야 할 과제를 찾아내거나, 신체 사용 방법을 분석하여 폼 개선을 지원하는 등의 장면에서 데이터가 활용됩니다. 측정 기기의 발전 등으로 인해, 특히 최근에는 이 육성 면에서 데이터 분석을 통한 접근의 중요성이 높아지고 있습니다.

 

✔ 활용 사례 ③전술

세 번째인 전술은 시합에서의 작전이나 선수기용을 최적화하는 일입니다. 예를 들어, 투수의 경우에는 상대 타자의 약한 코스나 구종의 파악, 타자의 경우에는 노려야 할 공의 설정, 그리고 감독진의 선수 기용 등에도 데이터가 활용됩니다.

 

메이저리그에서는 데이터 분석에 의한 접근이 발전함에 따라 통계적으로 그다지 효과적이지 않다고 여겨지는 희생 번트의 수가 크게 감소한 것으로 알려져 있습니다.

 

 

 

 

⚾ 데이터 분석에 도움이 되는 3가지 상황 

① 목표 설정
목표 설정은 기업의 KPI와 같습니다. 여기서는 추상도가 높은 목표를 세분화하고 구체적인 목표까지 내려올 때 데이
터 분석이 도움이 됩니다.

 

예를 들어, “다음 리그전에서 우승한다”라는 목표를 세웠다고 칩시다. 과거 데이터를 거슬러 올라가 우승팀의 득실점을 조사하면, “평균 득점 ○○ 이상 & 평균 실점 ○○ 이하”라는 목표가 보입니다.

 

또한, 득점과 안타의 관계를 조사함으로써, “1시합당 안타 ○개”라는 구체적인 목표를 세분화할 수 있습니다. 이렇게 목표의 해상도를 올리거나, 숫자를 통해 정량화함으로써, 팀이나 개인이 해야 할 일이 자연스럽게 보입니다.

 

 

 

② 진행 상황의 시각화
목표 달성의 과정에는 시간이 걸립니다. 목표가 유명무실화되지 않도록, 항상 진행 상황을 파악할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요합니다. 그리고 이 설정한 목표에 대한 진척도를 파악하는 데 데이터 분석이 도움이 됩니다.

 

예를 들어, 리그전 전에 연습 시합의 총 안타 수에 대해 목표와 현시점에서의 달성도를 그래프화해, 모두가 쉽게 확인할 수 있도록 기숙사의 식당에 붙이고 있었습니다.

 

 

 

③ 뒤돌아보기
뒤돌아보기란 목표의 달성도를 데이터로 정량적으로 평가하여, 다음 사이클을 향해 과제를 도출하는 것입니다. 목표를 달성할 수 있었던 경우도, 그렇지 않은 경우도 자세히 살펴보면 좋았던 점과 나빴던 점이 각각 있을 것입니다. 그래서 개별적으로 제대로 평가하도록했습니다.

이 뒤돌아보기를 확실히 함으로써 “안타 수는 목표에 도달하지 않았지만 도루로 커버할 수 있었기 때문에, 득점 수는 목표에 도달했다”라든가, “이만큼 도루가 증가하면 상대는 경계해 오기 때문에, 다음은 안타를 늘리는 것에 주력하자” 등  다음 사이클의 목표 설정 시 정밀도를 높이는 데 도움이 됩니다.

 

 

 

 

 

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《야구 데이터로 배우는 파이썬》

예스24

 

 

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