** 홈런치기 좋은 날 - 날씨 변화와 야구 경기기록의 관계 시각화 ** 이 프로젝트는 '대구구장에서는 왜 홈런이 많이 나올까? 혹시 날이 더워서?' 라는 물음에서 출발했다. 날씨가 야구 기록에 정말 영향을 미칠까? 기온, 습도, 전운량 등의 날씨 요소와 안타율, 장타율 등 주요 야구 기록 사이의 관계를 살펴보고 그 결과를 시각화했다. 8기 일반 이민영 8기 일반 김현중 8기 시각화 박은우 8기 시각화부문 이수빈 ** 국내 최초 대학생 빅데이터 연합동아리 BOAZ ** 블로그: http://blog.naver.com/boazbigdata 페이스북: https://www.facebook.com/BOAZbigdata

1. 홈
런
치
기
좋
은
날
8기 데이터 분석 김현중 8기 데이터 분석 이민영 8기 데이터 시각화 이수빈 8기 데이터 시각화 박은우

2. contents
2. 주제 및 목표 설정
(1) 사용 툴 소개
(2) 1차&2차 시각화
(3) 최종 시각화
4. 시각화 과정
3. 데이터 처리 과정
(1) 사용 툴 소개
(2) 데이터 수집
(3) 데이터 처리
5. Q&A
1. 팀 소개

3. 1 . 팀 소 개
8기 김현중 분석 (시각화 병행)
8기 이민영 분석 (시각화 병행)
8기 박은우 시각화
8기 이수빈 시각화

4. 2 . 주 제 및 목 표 설 정

5. 주제
1. 주제 및 목표 설정
날씨와 야구경기 기록의 관계에 대한 기존의 몇
가지 가설들을 실제 데이터로 검증하고 이를
시각화하기
날씨와 야구 경기 기록 간의 관계
목표
2 . 주 제 및 목 표 설 정

6. 3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
(1) 사용 툴 소개
3 . 데 이 터 처 리 과 정

7. 3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
야구 경기 기록 수집
- 2016년 경기 기록 수집
- 정규 리그 경기 한정
- 팀, 타자, 투수 데이터
- 크롤링 이용
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
( 1 ) 데 이 터 수 집
3 . 데 이 터 처 리 과 정

8. 3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
( 1 ) 데 이 터 수 집
3 . 데 이 터 처 리 과 정
기상 자료 수집
- 2016년 날씨 자료 수집
- 구장 위치한 지역의 기상 데이터
- 시간대별 자료로 수집
- 포털 제공 자료 직접 다운로드

9. 3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
야구 경기 기록 수집
-경기일정 데이터
경기 구장, 팀명, 날짜,
승패여부, 점수,
시작시간
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
( 1 ) 데 이 터 수 집
3 . 데 이 터 처 리 과 정

10. 3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
야구 경기 기록 수집
-타자 데이터
땅볼, 플라이, 4구, 데드볼, 홈런, 삼진, 희생, 병살, 직선타, 결승타 등
타자와 관련된 경기 기록 크롤링
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
( 1 ) 데 이 터 수 집
3 . 데 이 터 처 리 과 정

11. 3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
야구 경기 기록 수집
-투수 데이터
결과, 이닝, 타자, 투구, 타수, 안타 등 투수와 관련된 경기 데이터
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
( 1 ) 데 이 터 수 집
3 . 데 이 터 처 리 과 정

12. 기상 자료 수집
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
- 기온, 강수량, 풍속, 풍향, 습도, 증기압, 일조, 일사, 전운량 등의 날씨 요소 포함
-지점은 각 관측소마다 고유 번호로 나타남
서울(108) 인천(112) 수원(119) 대전(133) 대구(143)
창원(155) 부산(159) 울산(152) 광주(156)
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
( 1 ) 데 이 터 수 집
3 . 데 이 터 처 리 과 정

13. 날씨 데이터 전처리
- 각 관측소 별 고유 번호를 관측소명으로 변경
-분석에만 필요한 요소만을 선정 → 기온, 강수량, 풍속, 풍향, 습도, 일조, 일사
3. 데이터 처리 과정
(2) 데이터 전처리
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
( 2 ) 데 이 터 전 처 리
3 . 데 이 터 처 리 과 정

14. 3. 데이터 처리 과정
(2) 데이터 전처리
날씨 데이터 전처리 결과(팀+날씨)
3. 데이터 처리 과정
(2) 데이터 전처리
3. 데이터 처리 과정
(2) 데이터 전처리
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
( 2 ) 데 이 터 전 처 리
3 . 데 이 터 처 리 과 정

15. 3. 데이터 처리 과정
(2) 데이터 전처리
날씨 데이터 전처리 결과(팀+선수+날씨)
3. 데이터 처리 과정
(2) 데이터 전처리
3. 데이터 처리 과정
(2) 데이터 전처리
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
( 2 ) 데 이 터 전 처 리
3 . 데 이 터 처 리 과 정

16. 3. 데이터 처리 과정
(1) 데이터 수집
2. 시각화 과정
(1) 사용 툴 소개
4 . 시 각 화 과 정

17. 기온과 홈런?
2. 시각화 과정
(2) 2차 시각화
2. 시각화 과정
(2) 1차&2차 시각화
4. 시각화 과정
- 기온이 높을수록 홈런을 많이 친다?

20. 습도와 장타?
2. 시각화 과정
(2) 2차 시각화
2. 시각화 과정
(2) 1차&2차 시각화
4. 시각화 과정
- 습할수록 장타율이 높다?
장타율: = (단타 + (2루타*2) + (3루타*3) + (홈런*4)) / 타수

23. 강수량과 안타?
2. 시각화 과정
(2) 2차 시각화
2. 시각화 과정
(2) 1차&2차 시각화
4. 시각화 과정
비가 많이 올수록 안타를 칠 확률이 증가한다?

26. 불쾌지수와 홈런?
2. 시각화 과정
(2) 2차 시각화
2. 시각화 과정
(2) 1차&2차 시각화
4. 시각화 과정
- 불쾌지수란?
: 기온과 습도의 조합으로 사람이 느끼는 온도를 표현한 것
- 불쾌지수 = 9/5*T - 0.55*(1-RH/100)(9/5*T-26)+32
(T: 기온(섭씨), RH: 상대습도(%))

29. (+) Bonus
4. 시각화 과정
Bonus
: 홈런 구장?
- 문학>대구>사직

31. (+) Bonus
4. 시각화 과정
Bonus
: 장타 구장?

33. 2. 시각화 과정
(3) 시각화 결과물
리플렛 형식
2. 시각화 과정
(3) 최종 결과물
4. 시각화 과정

34. 2. 시각화 과정
(3) 시각화 결과물
5,6
3,4
1,2
1: 표지
2, 3, 5, 6: 프로젝트 결과
4: 프로젝트 소개
빨간색: 뒷면
2. 시각화 과정
(3) 시각화 결과물
2. 시각화 과정
(3) 최종 결과물
4. 시각화 과정

35. 2. 시각화 과정
(3) 시각화 결과물
2. 시각화 과정
(3) 시각화 결과물
2. 시각화 과정
(3) 최종 결과물
4. 시각화 과정

37. 2. 시각화 과정
(3) 시각화 결과물
2. 시각화 과정
(3) 시각화 결과물
2. 시각화 과정
(3) 2차 시각화
4. 시각화 과정

39. Q&A
5. Q &A

40. 감사합니다.