🏀 오클라호마 전력 강화를 위한 선수 영입 전략
분석 개요
대주제:
오클라호마시티 선더(OKC)의 전력 강화를 위한 선수 영입 전략 수립
세부주제:
2014~2021 시즌 상위 5개 팀과 OKC의 팀/선수 스탯을 비교하여 부족한 부분을 진단하고,
이를 바탕으로 방출/영입할 선수 후보를 선정하여 전력 개선 방안을 제시
1. 분석 배경 및 목표
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왜 2014년부터?
2014년 이후 NBA 리그에서 빠르게 변화하는 전술 트렌드(3점슛 증가, 템포 변화 등)를 반영하기 위해 설정
→ 실제 기사/뉴스에서도 2014년을 리그 전환점으로 보는 해석 다수 존재 -
왜 영입/방출 전략을 선택했는가?
단순한 팀 전략 변경보다는, 선수단 구성 자체의 변화가 실질적인 전력 강화에 영향을 미칠 수 있음
→ "여러분 혹시 OKC가 왜 이기는 경기보다 지는 경기가 많았을까요?" 같은 클릭 유도성 질문으로 발표 시작 가능
2. 데이터 소개
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데이터 출처:
NBA 공식 통계 -
데이터 범위:
- 기간: 2014–2021 시즌
- 대상: 시즌별 상위 5개 팀 + OKC
- 단위: 팀 단위 및 선수 단위 스탯
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주요 컬럼 소개:
FG%,3P%,REB,STL,TO,AST,PACE등 팀 전술 및 성향을 나타내는 변수들- 선수별 스탯:
FGA,FG3A,FTA,TRB,PER,TS%,BLK,STL등
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전처리 과정:
- 결측값 제거 및 팀별/선수별 스탯 표준화
- 팀별 평균 스탯 도출 및 비교 분석을 위한 테이블 통일 작업
3. 데이터 분석 내용
시즌별 상위 5개 팀 경향 분석
- 분석 목표: 상위권 팀들의 공통된 스탯 경향 확인
- 결과 요약:
- 시즌이 지날수록 3점슛 시도·성공률 증가
- 수비 지표의 중요도 감소, 공격 템포 상승 (
PACE증가)
OKC vs 상위 5개 팀 (21시즌 기준)
- 비교 시각화: 막대그래프 + 방사형그래프 활용
- 결과:
- 수비 지표는 유사하나, 3점 성공률/야투 효율에서 큰 차이
- 팀 전술적으로 외곽 공격력이 부족하다는 인사이트 도출
승률에 유의한 스탯 변수 도출
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사용 기법:
- 상관 분석 (
heatmap) - OLS 회귀분석 (
statsmodels.OLS)
- 상관 분석 (
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결과 해석:
- 3P%, TS%, STL, AST 가 유의미한 변수로 도출됨
- 특히 3P%와 승률 간의 양의 상관관계가 매우 뚜렷함
선수 유형별 비교 분석
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기준 변수:
FG3A / FGA(선수의 슈팅 성향 분석) -
선수 유형 분류:
- 인사이드형 / 밸런스형 / 외곽형 / 수비형
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결과 시각화:
- 평행좌표 그래프로 각 팀의 벤치 구성 비율 비교
- 강팀일수록 외곽형, 밸런스형 선수들이 벤치에 고르게 분포
- 반면 OKC는 특정 유형(인사이드/수비형)에 과도하게 치우침
후보 선수 선정 및 효과 예측
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방출 대상 선정:
- 리그 평균 이하의 3점 성공률/TS%/수비리바운드 수치를 가진 선수 3명 선정
- 팀 효율 개선을 위해 방출
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영입 기준:
- 앞서 유의미하다고 판단된 지표들 기반
- 계약 상태, 포지션 밸런스 고려
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효과 예측:
- 예시 선수: J. Smith (TS% + 수비 효율 우수)
- 시뮬레이션 결과, 팀 외곽 성공률 및 수비 리바운드 상승 → 기대 승률 약 3% 향상
마무리 정리
- 단순 스탯 비교를 넘어, 트렌드와 포지션 밸런스를 종합적으로 고려한 분석
- OKC의 약점을 정량적으로 확인하고, 정성적으로 개선 방향 제시
- 실제로 사용할 수 있는 전력 강화 전략으로서 의미 있는 분석 시도
아자아자