パ・リーグ打者成績と球場因子の相関
打球方向、長打率、球場ごとの広さを照合。選手の調子と環境要因を分けて読みます。
Rで打率と出塁率を整理する
列の意味を確認し、選手ごとの違いを表にします。最初は平均値と分布だけで十分です。
summary(player_data$on_base_percentage)
回帰分析で勝率の要因を探る
得点差、ホーム開催、休養日数を比べ、どの要素が結果と結びつくかを確かめます。
model <- lm(win_rate ~ rest_days + goal_diff)
分析結果を短い文章で伝える
グラフを一枚選び、対象期間と限界を添えます。読み手が再確認できる説明を目指します。
plot(model, which = 1)
地域スポーツビジネス解説
協賛は、地域との接点を数字で育てる。
道東の企業と競技団体にある接点を、活動内容・接触人数・継続率の記録から読み解きます。
釧路市内の水産会社が行った会場協賛
試合会場での商品紹介と子ども向け体験会を分けて設計。来場者アンケートから接点の質を確認します。
3.2倍接触機会の増加
道東信用金庫の地域応援プロジェクト
金融教育と応援活動を同じ年間計画に組み込み、参加校と地域住民の継続接触を追います。
12校参加した学校
スポンサーシップ後のブランドリフト調査
認知、好意度、来店意向を協賛前後で比較。社内で説明しやすい指標に整えます。
4指標確認する項目
試合データ検証ラボ
toto・WINNERの過去データを、学習用の視点で整理する。
ホーム開催、直近の得失点、気象条件を並べ、予測が外れる理由まで検証します。購入を促すページではありません。データの読み違いを減らすための資料です。
掲載値は公開情報をもとにした編集用サンプルです。将来の結果を示すものではありません。
| 確認項目 | 見る数値 | 読み方 |
|---|---|---|
| ホーム開催 | 勝点平均 | 会場条件を分けて比較 |
| 直近5試合 | 得失点差 | 短期の流れを確認 |
| 気象条件 | 降水量・気温 | 試合環境の影響を記録 |
| 予測誤差 | 平均との差 | モデルの限界を説明 |