추가 적립 안내

프로 스포츠에서 수학을 사용하여
경기력을 향상하고 결과를 예측하는 방법

스포츠에서 수학은 여러 모습으로 숨겨져 있습니다. 이 책을 통해 스포츠에 수학을 어떻게 사용하는지 볼 수 있습니다.
이 책을 보면 야구팀이 번트를 거의 하지 말아야 하는 이유, 미식축구 연장전 시스템이 불공평한 이유, 농구 경기에서 득점, 리바운드, 어시스트 기록만으로 NBA 최고의 선수를 결정할 수 없는 이유 등을 통계를 통해 알 수 있습니다.
데이터 중심의 시각으로 스포츠 공부에 관심이 있는 사람이라면 누구에게나 좋은 책이 될 수 있으며, 야구, 미식축구, 농구에 관한 주제를 상세히 다루고 있지만 이외에 종목으로 축구, 하키, 배구, 골프 그리고 e스포츠 분석 요소에 대해서도 간략하게 설명하고 있습니다. 그리고 스포츠 베팅에 대한 내용과 데이터를 얻을 수 있는 방법과 통계 계산법을 간략하게 설명하면서 마무리합니다.
저자는 이 책을 최대한 간단한 수식으로 이해시키기 위해 노력했으며 스포츠와 전혀 관련 없는 분야에 종사하는 사람이라도 스포츠 분석을 통해 좋은 결과를 얻어내는 내용으로 도움을 받을 수 있을 것입니다.
책에 내용에는 엑셀을 활용하여 계산을 할 수 있도록 설명하고 있으므로 다른 프로그래밍 활용 능력 없이 접근할 수 있도록 되어 있습니다.
스포츠 애널리틱스에 대하여 많이 들어봤지만 실제로 시작을 못했던 사람이 있다면 그리고 책에 있는 데이터를 통해 연습해보고 나만의 시각으로 스포츠에 대한 통찰력을 얻고 싶은 사람이라면 아주 좋은 시작이 될 것입니다.

【 대상 독자층 】
- 스포츠 애널리틱스에 대해 궁금한 일반 독자
- 수학에 관심이 있는 스포츠 팬

■ 옮긴이의 말
이 책은 스포츠 애널리틱스 전반에 대해 깊게 다루고 있습니다. 스포츠 애널리틱스의 현재와 미래 활용가치 등에 대해 논하는 것을 넘어 실제 분석 데이터와 파일까지 제공하며 독자들이 실제로 분석을 진행해볼 수 있도록 하고 있습니다. 이는 그동안 어디서도 찾아볼 수 없던 방식입니다. 스포츠 애널리틱스를 이야기하는 사람은 많지만 실제 분석을 진행하고 인사이트를 뽑아낼 수 있는 사람은 극소수입니다. 본서는 이러한 과정을 연습해볼 수 있는 아주 좋은 시작점이 될 것입니다.

PART 1 야구
Chapter 1 야구의 피타고라스 정리
Chapter 2 누가 더 잘했을까? 마이크 트라웃 대 크리스 브라이언트: 득점 창출력을 바탕으로
Chapter 3 선형 계수를 이용한 타자 능력 측정
Chapter 4 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 타자 능력 측정
Chapter 5 야구에서의 투수 능력 평가, 투수 성적 예측 그리고 스탯캐스트(STATCAST) 소개
Chapter 6 야구에서의 의사 결정
Chapter 7 수비 능력 평가
Chapter 8 승리 확률 기여도(Win Probability Added, WPA)
Chapter 9 대체 선수 대비 승리 기여도(Win Above Replacement, WAR)
Chapter 10 구장 효과(Park Factors)
Chapter 11 스포츠에서의 연승과 연패(Streakiness in Sports)
Chapter 12 플래툰 효과
Chapter 13 토니 페레즈는 가장 위대한 클러치 히터였는가?
Chapter 14 투구 수, 투수 효과성, 투구 궤적 데이터 PITCHER/X
Chapter 15 테드 윌리엄스가 지금 데뷔한다면 0.406을 칠 수 있을까?
Chapter 16 조 디마지오의 56경기 연속 안타는 스포츠 역사상 가장 훌륭한 기록일까?
Chapter 17 메이저 리그 기록 예상

PART 2 미식축구
Chapter 18 NFL 팀들이 승리할 수 있는 요인들은 무엇일까?
Chapter 19 톰 브래디와 애런 로저스, 누가 더 뛰어난가?
Chapter 20 미식축구에서 나올 수 있는 상황들과 각 상황의 가치
Chapter 21 미식축구에서의 의사 결정 101
Chapter 22 패스 플레이가 러싱 플레이보다 낫다면, 항상 패스만 하는 건 어떨까?
Chapter 23 터치다운 이후 1포인트 보너스 킥을 해야 하는가 아니면 2포인트 컨버전을 시도해야 하는가?
Chapter 24 선공보다 후공이 낫다: 대학 미식축구 연장전 결과 분석
Chapter 25 NFL은 마침내 연장전에 대해 올바른 규칙을 정한 걸까?
Chapter 26 NFL 드래프트 선발권은 어느 정도의 가치가 있을까?
Chapter 27 NFL 선수 트래킹 데이터

PART 3 농구
Chapter 28 농구 통계 101: 4 변인 모델
Chapter 29 NBA 선수 분석을 위한 선형 계수
Chapter 30 조정 +/-
Chapter 31 ESPN의 RPM과 FIVETHIRTYEIGHT의 RAPTOR 레이팅
Chapter 32 NBA 라인업 분석
Chapter 33 팀과 개별 선수 매치업 분석
Chapter 34 NBA 선수 연봉과 드래프트 픽의 가치
Chapter 35 NBA 심판들은 편견에 빠져 있는 것일까?
Chapter 36 승리하려면 픽 앤드 롤을 하라. 포스트 업과 아이솔레이션 시대의 종말
Chapter 37 SPORTVU, SECOND SPECTRUM 그리고 농구에서의 공간 데이터 혁명
Chapter 38 농구 경기 중 의사 결정

PART 4 다른 스포츠
Chapter 39 축구 애널리틱스
Chapter 40 아이스하기 애널리틱스
Chapter 41 배구 애널리틱스
Chapter 42 골프 애널리틱스
Chapter 43 애널리틱스와 e-sports 선수들: esports의 시대

PART 5 스포츠 베팅
Chapter 44 스포츠 베팅 101
Chapter 45 괴짜 경제학이 스포츠 베팅을 만나다
Chapter 46 스포츠 팀 레이팅
Chapter 47 득실 차 예측치를 확률로 변환하기
Chapter 48 NCAA 평가 도구(NCAA Evaluation Tool, NET)
Chapter 49 최적의 베팅 금액 설정
Chapter 50 캘커타(Calcuttas)

PART 6 방법론 및 기타
Chapter 51 어떻게 데이터를 구할까?: 데이터를 모으고 시각화하기
Chapter 52 제한된 데이터로 선수들을 평가하기: 베이지안 이론
Chapter 53 행렬 인수 분해를 통해 잠재 패턴 찾아내기
Chapter 54 스포츠에서의 네트워크 분석
Chapter 55 일로 레이팅(Elo Ratings)
Chapter 56 서로 다른 시대의 선수들 비교하기
Chapter 57 선수들의 피로도는 정말 퍼포먼스에 많은 영향을 미칠까?(DOES FATIGUE MAKE COWARDS OF US ALL?): NBA 백투백(Back-to-Back) 경기와 NFL 바이 위크(Bye Weeks)
Chapter 58 대학 미식축구 플레이오프
Chapter 59 스포츠에서의 치명적 실패들을 계량화하기
Chapter 60 데일리 판타지 스포츠(DAILY FANTASY SPORTS)