메이저 리그 야구 통계학 - YES 24 
 빅 데이터 분석 의 시작 R 
 김재민 저 | 에이콘 출판사 | 2018 년 06 월 12 일 첫 번 째 리 뷰어 가 되 어 주 세요 | 판매 지수 3369 판매 지수 란 ? 공유 페이스북 공유 하 기 트위터 공유 하 기 상품 퍼가 기 열 기 / 닫 기 
 메이저 리그 야구 통계학 27 , 000 원 
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 364 쪽 | 188 * 235 * 21 mm 
 1161751645 
 KDI 국제 정책 대학원 해외 직접 투자 석사 와 미시시피 대학교 에서 경영학 박사 학위 를 취득 한 저자 는 뉴저지 스탁턴 대학교 를 거쳐 2018 년 9 월 부터 미 시간 오클랜드 대학교 비지니스 스쿨 경영학 과 조교수 로 재직 하 게 된다 . 중소기업 비지니스 전략 에 관한 연구 주제 로 「 Entrepreneurship Theory & Practice 」 , 「 Journal of Business Ethics 」 , 「 Journal of Cleaner Production 」 , 「 Organization & Environment 」 등 의 저널 에 다수 의 논문 이 실렸 으며 , 2016 년 부터 R 과 스포츠 데이터 를 이용한 「 Statistics & Sports 」 그리고 R 과 사물 인터넷 을 결합 한 「 Data Science & IOT 」 를 강의 하 고 있 다 . 
 __ 데이터 과학 에서 왜 야구 인가 ? 
 __ 분석 공부 중도 에 포기 하 지 않 는 방법 : 나 만 의 데이터 만들 기 
 __ 변수 를 알 아야 분석 이 보인다 
 ____ 연속 변수 
 ____ 이 산 변수 
 ____ 명목 변수 
 ____ 서열 변수 
 __ 데이터 구조 를 파악 하 다 
 __ 여러분 이 가지 고 있 는 변수 의 특징 
 ____ 데이터 중심 화 경향 
 ____ 데이터 의 분포 범위 
 __ 데이터 는 조작 되 지 않 아야 한다 
 __ 데이터 분석 의 완성 : 데이터 밸류 체인 
 __ R 스튜디오 와 친구 들 
 ____ R 스크립트 
 ____ R 노트북 
 ____ R 마크다운 
 ____ 샤이니 웹 앱 
 __ 패키지 없 는 R 은 앱 없 는 스마트폰 
 __ 정리 하 며 
 __ 마이닝 의 개념 
 __ 간단 한 데이터 내 손 으로 직접 만들 기 
 __ 데이터 를 R 로 불러올 때 알 아 두 면 좋 은 정보 
 __ 인터넷 에서 만난 팬 그래프 닷컴 데이터 를 R 로 불러오 기 
 __ 빅 데이터 에서 필요 한 데이터 분리 하 기 
 __ 작업 했 던 코딩 과 데이터 정보 저장 하 기 
 __ 순서 가 같 은 테이블 합치 기 : cbind ( ) 그리고 rbind ( ) 
 __ 순서 가 다른 테이블 합치 기 : merge ( ) 
 __ 양 적 변수 를 명목 변수 로 바꾸 기 
 __ 괄호 사용법 
 ____ 소괄호 ( ) 
 ____ 대 괄 . .. 1 장 . 변수 를 알 면 분석 모델 을 디자인 할 수 있 다 
 ____ 대괄호 [ ] 
 __ 결 측 값 제거 하 기 
 __ 조건문 사용 하 기 
 __ 계속 사용 할 테이블 고정 하 기 
 __ 추가 로 공유 하 고 싶 은 마이닝 기법 들 
 __ 과학 적 측정 
 __ 측정 의 신뢰도 
 __ 영화 [ 머니볼 ] 에서 보 는 신뢰도 가 높 은 지표 의 활용 케이스 
 __ 측정 의 타당도 
 __ 능력 과 운 의 결과물 : 시즌 성적 
 __ 공격 지표 들 을 이용 한 상관 관계 
 __ 장타력 과 득점 의 상관 관계 
 __ 지도 에 산포도 를 그리 다 : R 과 구글 의 만남 
 __ 선수 와 감독 의 인 적 상관 성 : 네트워크 분석 
 __ 기술 통계 와 추정 통계 의 매개 : 히스토그램 은 막대그래프 가 아니 다 
 __ 히스토그램 과 확률 밀도 함수 가 만나 다 : 패키지 lattice 
 __ 인과관계 의 필수 조건 
 __ 확률 로 따지 면 말 이 야 
 __ 오류 는 모델링 의 꽃 
 ____ 진실 이 존재 하 는 신 의 영역 
 ____ 예측 모델 과 데이터 가 있 는 현실 계 
 __ 확률 과 우도 
 __ 타석 에서 안타 를 1 개 만 칠 확률 이 가장 높 은 타율 을 찾 다 : 최대우 도추 정법 
 ____[ 4 개 의 막대그래프 를 한 화면 에 제시 하 는 코드 ] 
 __ 정규분포 : 얼마나 칠 것 인가 ? 
 ____ 중심극한정리 란 ? 
 ____ 회귀분석 에서 는 왜 정규 분보 를 사용 하 지 않 고 스튜던트 t 분포 를 사용 하 는가 ? 
 __ 좋 은 예측 모델 구별 법 : 표준 오차 
 __ 팀 타율 1 푼 의 가치 는 2 천 4 백만 달러 ? 
 __ 팀 득점 예측 을 위해 만든 추정 모델 해석 하 기 
 ____ 조절 된 설명력 
 __ 모델 전체 의 의미 : F 통 곗값 
 ____ 계수 의 p 값 : 긍정 오류 의 가능 성 유 의 확률 
 __ 게임 당 팀 득점 을 신뢰 성 있 게 예측 하 기 
 ____ 신뢰구간 
 ____ 예측 구간 
 __ 다른가 ? 
 __ 시각 적 비교 
 __ 모델 에 영향 을 주 는 이상 치 를 찾 아라 
 __ 메이저 리그 140 년 역사 의 원동력 : 표준편차 의 힘 
 ____ 시즌 타율 3 할 의 효과 40 년 간 의 관찰 : 패키지 plyr 
 ____ 시즌 타율 표준편차 가 적 을수록 야구장 에 관중 들 이 더 모인다 ? 
 __ 실험 군 은 아메리칸 리그 , 대 조군 은 내셔널 리그 
 __ 그룹 간 비교 시각화 방법 : 패널 차트 
 __ 구글 트렌드 와 분산분석 ( ANOVA ) 연계 
 __ 데이터 를 분리 해 필요 한 부분 만 취하 다 : 스트링 변수 
 __ 비모수 시대 의 그룹 간 비교 
 __ 긍정 오류 와 부정 오류 
 __ 긍정 오류 , 부정 오류 , 그리고 판별 분석 
 __ 내셔널 리그 , 아메리칸 리그 , 그리고 판별 분석 
 __ 지구 에서 우승 할 가능 성 , 우승 하 지 못할 가능 성 : 로지스틱 회귀분석 
 __ 지구 에서 우승 할 팀 , 우승 하 지 못할 팀 , 그리고 딥 러닝 
 __ 자율 학습 을 활용 한 군집 분석 
 __ 복잡 한 현실 을 수학 으로 모델링 하 고 통계 로 증명 하 다 
 __ 2 차 함수 사고 하 기 
 __ 고 차 함수 사고 하 기 
 __ 논리 와 데이터 를 연결 하 다 : 모델 선택 
 ____ 단순 선형 회귀분석 모델 ( simple linear regression ) 에 기반 한 주장 
 ____ 다중선 형 회귀분석 모델 ( multiple regression ) 에 기반 한 주장 
 ____ 고정 효과 모델 ( fixed effects model ) 에 기반 한 주장 
 ____ 다 수준 혼합 모델 ( multilevel mixed effects model ) 에 기반 한 주장 
 ____ 시차 변수 를 보유 하 는 다 수준 혼합 모델 에 기반 한 주장 
 ____ 시차 변수 와 자기 상관 을 보유 하 는 다 수준 혼합 모델 에 기반 한 주장 
 __ 조건 이 포함 되 는 모델 링 : 조절 변수 
 __ 리그 별 홈런 의 관중 동원 효과 : 리그 의 조절 효과 
 __ 다 수준 혼합 모델 로 메이저 리그 팀 승수 추정 하 기 
 __ 실험실 없이 실험 환경 통제 하 기 : 통제 변수 
 __ 눈 에 보이 지 않 는 교란 요인 들 잡아내 기 
 __ 단순 선형 모델 , 임의 효과 모델 , 고정 효과 모델 의 비교 
 ____ 단순 선형 모델 
 ____ 임 의 효과 모델 
 ____ 고정 효과 모델 
 __ 데이터 과학 을 대하 는 자세 
 __ R 을 대하 면서 확장 되 는 생각 의 범위 
 __ 라만 데이터 적용 부분 
 1 장 , ‘ 변수 를 알 면 분석 모델 을 디자인 할 수 있 다 ’ 에서 는 분석 목적 에 맞 는 맞춤 형 데이터 를 만들 기 위해 반드시 알 아야 하 는 데이터 구조 와 그 중심 에 있 는 변수 를 메이저 리그 데이터베이스 를 통해 이해 한다 . 더불 어 데이터 생성 , 가공 , 분석 활동 이 동시 에 이뤄져야 하 는 비즈니스 환경 에서 분석 플랫 폼 역할 을 하 는 R 과 오픈 소스 R 활용 이 궁극 적 으로 도달 해야 하 는 데이터 가치 사슬 ( data value chain ) 에 대해 설명 한다 . 
 2 장 , ‘ 메이저 리그 데이터 마이닝 ’ 에서 는 메이저 리그 팀 과 선수 들 의 데이터 를 활용 해 빅 데이터 로부터 특정 데이터 를 추출 하 거나 데이터 의 형태 를 변형 해 분석 목적 에 맞 게 준비 하 는 마이닝 기법 을 배운다 . 특히 원본 데이터 에 어떠 한 영향 도 주 지 않 고 코드 를 통해 변수 를 자유자재 로 변형 하 고 2 개 이상 의 테이블 을 공통 변수 로 결합 함 으로써 제기 된 문제 에 유연 하 게 답 할 수 있 는 방법 을 제시 한다 . 
 3 장 , ‘ 선수 의 능력 은 어떻게 측정 할 것 인가 ? ’ 에서 는 데이터 시각화 의 시작 이 자 추정 통계 의 기반 이 되 는 상관관계 분석 을 . .. 이 책 에서 다루 는 내용 
 3 장 , ‘ 선수 의 능력 은 어떻게 측정 할 것 인가 ? ’ 에서 는 데이터 시각화 의 시작 이 자 추정 통계 의 기반 이 되 는 상관관계 분석 을 활용 해 신뢰 성 과 타당 성 을 보유 한 야구 지표 의 조건 을 파악 한다 . 또한 장타력 과 득점 의 상관 성 을 보여 주 는 산포도 의 다양 한 시각화 방법 , 감독 과 선수 의 상관 정도 인 인맥 을 보여 주 는 네트워크 분석 , 산포도 개념 을 활용 한 메이저 리그 구장 위치 정보 소개 , 그리고 조건 에 따라 변하 는 다양 한 상관 정도 를 한 번 에 보여 주 는 패널 차트 등 분석 을 실행 하 는 데 필요 한 데이터 구조 와 코딩 방법 을 소개 한다 . 
 4 장 , ‘ 상관관계 는 인과 관계 가 아니 다 ’ 에서 는 인과 관계 를 모델링 하 는 대표 적 인 분석 방법 인 선형 회귀 분석 을 실행 하 기 위해 빅 데이터 에서 필요 한 양 의 표본 을 임의 로 추출 해 분석 결과 를 해석 하 고 예측 하 는 방법 을 팀 타율 과 팀 득점 을 이용 해 자세히 설명 한다 . 특히 예측 에서 반드시 발생 할 수 밖에 없 는 다양 한 오류 를 소개 하 고 , 예측 능력 이 좋 은 모델 을 구별 하 는 기준 이 되 는 표준 오 차 가 팀 득점 예측 에 활용 되 는 과정 을 코드 를 통해 이해 한다 . 
 5 장 , ‘ 비교 와 구분 ’ 에서 는 머신 러닝 이 주목 받 으면서 가치 가 높 아 지 고 있 는 분석 을 소개 한다 . 전통 적 인 t 검증 과 분산분석 ( ANOVA ) 뿐 만 아니 라 , 비지 도 학습 법인 판별 분석 , 요인 분석 , 군집 분석 , 신경망 분석 과 지도 학습 법인 로지스틱 회귀분석 을 메이저 리그 팀 들 이 소속 된 리그 구분 및 지구 ( 디비전 ) 우승 여부 와 연계 해서 학습 한다 . 이 과정 에서 이상 치 의 확인 과 모델 에 미치 는 영향 , 프로 스포츠 에서 선수 성적 표준편차 가 갖 는 의미 , 그리고 구글 트렌드 데이터 를 R 에서 활용 하 는 방법 을 소개 한다 . 
 6 장 , ‘ 모델링 ’ 에서 는 개념 적 관계 를 수학 적 모델 로 전환 하 는 과정 인 모델 링 에서 관측 치가 충분히 많 은 빅 데이터 로 인과 관계 를 검증 한다고 해도 활용 할 수 있 는 변수 가 충분 치 않 아 측정 되 지 않 은 제 3 의 변수 때문 에 관계 는 항상 의심 을 받 는다는 사실 에 주목 한다 . 메이저 리그 팀 들 의 공격 능력 과 팀 성적 간 의 인과 관계 를 입증 하 기 위해 통제 변수 를 개발 하 고 눈 에 보이 지 않 는 교란 변수 를 통제 하 는 패널 모델 및 다 수준 혼합 모델 을 적용 해 인과 관계 를 테스트 하 고 모델 적합 성 을 평가 하 는 방법 을 코드 를 통해 배운다 . 어려운 개념 인 모델링 을 야구 와 결합 함 으로써 일반 화 된 이론 모델 , 검증 할 수 있 는 수학 모델 , 그리고 현실 의 데이터 를 R 에서 결합 하 는 방법 을 쉽 게 이해 할 수 있 다 . 
 연구 과정 생존 을 위해 익혔 던 분석 방법 을 공유 하 는 만큼 이 책 의 첫 번 째 수혜자 는 석사 과정 또는 박사 과정 진학 을 준비 하 고 있 거나 과정 중 에 있 는 분 들 이 라 생각 한다 . 박사 과정 을 마치 고 연구실 을 비워 줄 때 , 끝 까지 책상 에 꽂혀 있 었 던 『 Rhythms of Academic Life 』 처럼 박사 과정 에 진학 한 누군가 의 책상 위 에 놓여 있 을 책 으로 만들 고 싶 었 다 . 두 번 째 는 직장 생활 을 하 면서 데이터 는 쏟아져 나오 는데 어떻게 활용 할지 모르 는 직장인 에게 전략 적 참고서 가 됐 으면 한다 . 저자 가 은행 에서 근무 하 면서 데이터 의 가치 를 전혀 깨닫 지 못하 고 살 던 적 이 있 다 . 지금 생각 해 보 면 무한 으로 생성 되 던 데이터 를 의사 결정 에 활용 하 지 않 고 주 어 진 분석 결과 만 읽 으면서 수동 적 으로 직장 생활 을 했 던 점 이 아쉽 게 느껴져 과거 의 저자 와 비슷 한 생활 을 하 고 있 을 분 들 에게 임팩트 를 줄 수 있 도록 디자인 했 다 . 세 번 째 는 야구 통계 가 궁금 해서 세이 버메트 릭스 에 관심 을 갖 기 시작 한 분 들 이 이번 기회 에 데이터 과학 쪽 으로 관심 의 폭 을 넓히 는 데 도움 이 됐 으면 한다 . 사실 야구 에서 쏟아져 나오 는 선수 들 의 경기 성적 데이터 를 현실 에 적용 하 기 에 는 한계 가 있 지만 , 야구 데이터 와 데이터 과학 의 조합 은 야구 의 적용 범위 를 대폭 넓혀준다 . 마지막 으로 큰 도움 을 드릴 수 있 는 그룹 은 통계 프로그램 언어 인 R 을 배우 려고 마음먹 고 있 던 분 들 일 것 이 다 .