2019-02-17 【小ネタ】Twitterの開発アカウント（Twitter Developer account）を取得してみる Twitter Other API Twitterのデータを取得する方法にAPIを使うやり方があるのですが、これには通常のTwitterアカウントに加えて開発者アカウントなるものが必要だそうです。Google先生に尋ねると「審査が厳しくなった」などの記事がよく出てきましたが、意外とさっくり取れたのでその過程を簡単にまとめておきます。 続きを読む
2019-02-15 【小ネタ】フィルミーノの変化をタックル数インターセプト数から見てみる Liverpool Manchester City Tottenham サッカー データ 少し前の記事ですが、Twitterのタイムライン上に下記記事が流れてきました。全体として非常に興味深いのですが、個人的に冒頭の「2015年夏の渡英以来、プレミアのFWでタックルとインターセプトの合計数が最も多いという守備の貢献度を示すスタッツ」という一文が気になってしまい、記事から1年経った現在ではどうなっているのか調べて見ようと思った次第です。 www.footballista.jp 続きを読む
2019-02-10 【Python】googletransを使って日本語のデータを英語に変換（翻訳）してみる Python ネットワーク分析に挑戦した際に、Google Colabだとmatplotlibの日本語表記対応が出来ず詰んでいた（元データは全て日本語だったので）時に思いついた荒技の紹介です。「元データから全部英語に変換しちゃえばいいんじゃね？」との発想でググって見るとGoogle翻訳を手軽に使えるPythonのライブラリが見つかりました。それが今回紹介する「googletrans」です。 続きを読む
2019-02-07 【Parsers】Chromeの拡張機能を使ってお手軽にクローリング/スクレイピングをしてみる データ 分析 サッカー Other 分析の環境が整いつつある昨今で大事になってくるのが元となるデータです。そのデータをWebから収集する技術であるスクレイピングに、これまでも何度か挑戦してきましたが、思い通りの結果が出なかったり意外と労力がかかっていました。今回は、そんな少しハードルの高いクローリング/スクレイピングを、無料かつ簡単に行えるChromeの拡張機能「Parsers」を使ってやってみます。 続きを読む
2019-02-03 【Python】matplotlibを使って出場時間データをヒットマップで可視化してみる データ 分析 Python 今回は選手別の出場時間のデータから、Pythonの描画ライブラリmatplotlibを使ってグラフィカルに可視化する方法をまとめておきます。グラフィカルに表示することで、下記の記事見たいなことが感覚的に分かります。 96lovefootball.hatenablog.com 続きを読む
2019-02-02 【データ分析 × Python】プレミア上位4クラブの選手別出場時間をヒートマップで可視化してみる Chelsea Liverpool Manchester City Tottenham Premier League Python データ サッカー 分析 DataAnalysis Twitterで見つけた可視化にインスピレーションを受けて、プレミアリーグの選手別出場時間をヒートマップで可視化してみました。グラフィカルにすることで直感的に感じれる部分も多々あるので、そこを中心に見ていきます。 続きを読む
2019-01-29 【Python】matplotlibで色々な棒グラフを描画してみる データ 分析 Python 以前の記事で作成したmatplotlibを使った様々な棒グラフの描画方法について、今回も備忘録を兼ねて記載しておきます。 96lovefootball.hatenablog.com 続きを読む
