Спортивная аналитика и портреты игроков NBA

В спортивной аналитике много специфических метрик, а для конкретных видов спорта - свои обозначения. espn.com - топ спортивных сайтов по посещаемости. Там много статей, но информация обычно дается в виде таблиц, где метрики - аббревиатуры, в которых ничего не понятно без расшифровки. В баскетболе NBA, например, 3PM (3-Point Field Goal Made) - забитые трехочковые.

Еще считают различные индексы, например, NFL FPI - Football Power Index в американском футболе для каждой команды. Для NFL FPI рассчитывают 3 направления (Атака, Защита, Стратегия). ESPN использует для этого свою предиктивную систему. На выходе имеем коэффициенты атаки (OFF), защиты (DEF), стратегии (ST) и сам индекс мощности команды (FPI).
Такие таблицы в разных спортах мозг категорически отказывается воспринимать.

Cтало интересно взять метрики NBA за почти 30 лет (на Kaggle такой датасет есть) по каждому игроку и сделать виз с портретами игроков в разрезе трех направлений (атака, защита, стратегия). Была гипотеза, что паттерны игроков с разными стилями игры будут сильно различаться.
В итоге от процесса кайфанул, поработал с метриками NBA и результат получился классный.

Для направлений атаки взял очки(PTS), защиты - перехваты (STL), подборы в защите (DREB) и блокшоты (BLK), стратегии - передачи (AST) и подборы в атаке (OREB). В данных оставил регулярные матчи (их в сезоне 82 у каждой команды) и плейофф. Убрал игроков с менее 40 игр в сезоне.
Для каждого игрока строится Ternary Plot (из прошлого поста), где направления Атака, Защита и Стратегия нормируются. Каждая точка - матч игрока, а в тултипах много информации об игроке и его метриках в матче. Получаются "портреты" игроков, и классно сравнивать диаграммы игроков которых знаешь. Все игроки сортируются по метрикам, получаются топы. Например, можно посмотреть топ по проценту попаданий штрафных.

Их прикольного - в Tableau получилось для плотности точек (Density) сделать нативно контуры. Часто получается структура агата, поэтому, назвал виз 'NBA Gems'.