NBA 데이터 활용 분석하기

2. 머신러닝 및 AI 예측 모델 적용

NBA 경기 결과는 오직 팀만이 예측하기 쉽습니다. 기계 학습 및 AI 기반의 예측 모델을 활용하여 분석이 가능합니다.

✅ 데이터셋 구축 :

• 과거 경기 데이터(최근 5~10년)
• 선수별 스쳐(PER, USG%, BPM 등)
• 특수 정보 및 로테이션 데이터
• 팀 별 일치 기록 및 상성 데이터

✅ 사용 가능한 머신러닝 수리 :

• 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 승패를 예측에 활용합니다.
• 무작위 포레스트(Random Forest): 여러 구성을 통해 행운을 예측합니다.
• 신경망(Deep Learning, Neural Networks): 하이브리드 패턴을 학습하여 결과를 예측합니다.

✅ 활용 방법 :

• 모델을 학습하여 특정 팀이 이길 수 있는 재미를 느끼고, 활동의 기대값(EV, Expected Value)을 분석합니다.
• 머신 러닝 모델이 제공하는 최적의 코너(Edge) 운동을 통해 코너의 외부 전략을 살펴보세요.

3. 상황 기반 분석(외부 요인 및 상황 분석)

데이터만큼 중요한 것이 외부적인 요소들입니다. 이를 고려하면 더욱 정밀하게 예측이 가능합니다.

✅ 핵심 요소 :

• 백투백 경기(Back-to-Back Games): 끈 경기 일정은 선수들의 부분도를 증가시키는 경기력 고무를 연결합니다.
• 원정 거리(Travel Distance): 원정 거리 가 많은 팀은 승리할 확률이 높습니다.
• 선수 활동 및 배치: 특정 핵심 선수의 체류 여부를 팀 경기력에 미치는 영향을 분석합니다.
• 향후 : 특정 팀에 작전을 불능할 가능성이 있습니다.

✅ 활용 방법 :

• 백투백 후 파티션도가 상부 팀은 핸디캡 활동에서 **마이너스 핸디캡(-)**을 피하는 것이 남아 있습니다.
• 콜롬비아에서 동부 회의로 원정 경기를 갈 때마다 승리할 가능성이 있습니다.
• 주요 선수(스타 플레이어)의 결정 여부를 확인 후 활동 수정.