前回の収益編に引き続いて、今度は各クラブの費用と利益について可視化していきます。 96lovefootball.hatenablog.com

前回Power BIを使って「Jクラブ個別経営情報開示資料」を可視化できるようにしたので、実際に色々と可視化してみます。各クラブがどういった収益構造になっているのか、ビジネスとして成功しているクラブがどこなのかを明らかにしていきます。 96lovefootbal…

個人的に毎年楽しみにしている「Jクラブ個別経営情報開示資料」。各クラブのPLとBSをまとめられているので、財務状況を比較して見ることが出来ます。しかしこの資料、PDF形式になっていて可視化や分析するには少々手間がかかるのです。そこで今回はPower BI…

最終回は九州と沖縄編です。ここまで見てきた感じだと「人口が少ないと集客も厳しくなる、ただし多いからといって必ずしも集客が増える訳ではない」といった傾向でしたが、九州・沖縄ではどうでしょうか。早速見ていきたいと思います。記事の最後にこれまで…

これまでJクラブのスタジアム商圏と人口を可視化してきましたが、いよいよ残りは2回です。今回は中四国をまとめて見てきます。

前回から間隔が空いてしまいましたが、引き続き人口とスタジアムの関係を可視化していきたいと思います。今回は関西を見てみます。

前回に引き続きJクラブのスタジアムの商圏内の人口を可視化していきます。今回は北海道と東北地域を対象に可視化します。

先日参加したセミナーで鹿島アントラーズの方が「Jリーグの商圏はスタジアムから30km圏内」と言っていたので、各クラブが圏内にどのくらいの人口を持っているのかPythonで可視化してみようと思います。データが多いので地方別にアウトプットしていき、最後に…

前回JリーグといわきFCの選手情報をそれぞれ集めてBMIを算出して比べてみました。折角なので今回も同じデータを使って、もう少し細かく見てみようと思います。主にはポジション別に見てどんな傾向があるのかを見ていきます。

2017年の天皇杯で、コンサドーレ札幌を延長戦の上に下した試合が大きな話題を呼んだいわきFC。「日本のフィジカルスタンダードを変える」ことをビジョンの一つに掲げるクラブの選手たちのフィジカルが、現在のJリーグ選手たちと比べてどのようなポジションに…

データ分析をするにしても、肝心のデータが無ければ始まらないと言うことで、Webからデータを集める方法にも挑戦してみます。集めるといってもEXCEL等に一つ一つコピペしてては日が暮れてしまうので、Pythonでスクレイピングと呼ばれる技術を実装してみたい…