自己紹介

らんそうるい(@rnsr0371)と申します。石川県出身・東京都在住の30歳です。

フリーランスのデータアナリストです。得意な分野はバスケットボール/サッカーのテーブルデータの分析です。

バックグラウンドは実験心理学で、心理学の実験データの分析を通じて、統計学を学びました。

これまでに何をしてきたか、何ができるか?

ウェブスクレイピング

  • キーワード:python, requests, BeautifulSoup

pythonのモジュールであるrequestsやBeautifulSoupを用いて、プロバスケットボールリーグ公式ホームページからデータをスクレイピングしました。

このデータ収集・集約によって、これまで日本ではあまり行われていなかった、データに基づいたバスケットボール選手の貢献度の評価やプレイスタイルの分類が可能になりました。

スポーツ選手の貢献度の評価

  • キーワード:線形回帰, 教師あり学習

チームスポーツにおいて、選手一人一人の貢献度を推定することは難しい課題でした。また、貢献度が定量的に分からないために、貢献に応じた妥当な年俸のオファーも難しかったです。

そこで、線形回帰という手法を用いて、選手交代の情報と得失点の推移から、スポーツ選手の貢献度を定量化し、その貢献度に応じた年俸の推定を行いました。

バスケットボール選手のプレイスタイル分類

  • キーワード:k-means, 教師なし学習

上述の貢献度の定量評価は強力なツールではありますが、選手のプレイスタイルを考慮していません。チームスポーツでは役割分担が重要視されており、類似するプレイスタイルの選手を揃えてもチームとしては機能しない可能性が否定できません。

そこで、k-meansという手法を用いて、バスケットボール選手のスタッツ(プレイの記録)を基に、伝統的なポジションにとらわれない、プレイスタイルの分類を行いました。

ダッシュボード作成

  • キーワード:Google Looker Portal, データの見える化(可視化)

お客様に選手の貢献度の定量評価やプレイスタイルの分類結果を報告する際、レポートを手作業で作成していました。

そこで、ダッシュボードを作成することによって、お客様自身による選手検索が可能になり、レポートを作成する時間を大幅に削減しました。

業績・賞罰

業績

原著論文

  • 森川健太・島野拓也 (2022). Bリーグ向け米大学バスケットボール選手推薦システムの提案. 人工知能学会論文誌. 37(6). DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.37-6_A-M41.

学会発表

第一著者
  • 森川健太・沼崎誠 (2016). 首の動きはプライミング効果を調整するか? 日本社会心理学会第57回大会発表論文集, 208.
第二著者以降
  • 中井彩香・森川健太・沼崎誠 (2018). 自尊心IATにおける刺激語がIAT効果に与える影響―ジェンダー・ステレオタイプ関連語を用いた検討―. 日本社会心理学会第59回大会論文集, 220.
  • 沼崎誠・森川健太・松崎圭佑 (2016). 達成目標プライムが遂行に及ぼす効果を自己注目が調整するか. 日本社会心理学会第57回大会発表論文集, 201.

賞罰

  • 特に優れた業績に基づく奨学金の返還免除(半額=120万円の免除)

スキルセット

Python

実務経験1年です。データ分析の以下の工程において、次のモジュールを使用しています。

  • データの収集:requests, BeautifulSoup
  • データの前処理:pandas
  • データの可視化:matplotlib, seaborn, pandas
  • 統計的解析:scikit-learn, statsmodels

SQL

実務経験1年です。WITH句を用いた、可読性の高いコードの作成を心がけています。集約関数、ウインドウ関数を用いて、データの前処理や簡単な統計解析(クロス集計表の作成、相関係数の算出、回帰分析の実行)を行なっています。

R言語

学業とバスケットボールの独自研究を通じて、8年の経験があります。