Sports Data Portfolio

숫자로 경기를
다시 읽는 사람이 되고 싶습니다

용인대학교 스포츠레저학과에서 스포츠를 공부하고, 공개된 경기 데이터로 직접 리포트를 만들고 있습니다.

용인대학교 스포츠레저학과 야구 · MLB 공개 리포트 1편
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About

야구를 보다가,
숫자가 궁금해졌습니다

용인대학교 스포츠레저학과에 재학 중입니다. 스포츠 산업과 현장을 전공으로 배우면서, 경기를 ‘보는 것’과 ‘읽는 것’은 다른 일이라는 생각을 하게 됐습니다.

야구를 보다 보면 “왜 저 선수를 뺐지?” 같은 질문이 계속 남았습니다. 그 질문에 감이 아니라 데이터로 답해보고 싶어서 스포츠 데이터 분석 교육을 수강하며 공개 데이터를 직접 다뤄보고 있습니다.

지금은 공개된 경기 기록으로 리포트를 만들고, 그 숫자를 원본과 대조해 검증하는 연습을 하고 있습니다. 이 사이트에 한 편씩 쌓아갈 예정입니다.

Focus

관심 분야

01

경기력 분석

기록과 트래킹 데이터로 팀과 선수의 강점, 약점을 찾는 일

02

데이터 검증

숫자가 맞는지 원본과 대조하고, 틀린 곳을 찾아내는 일

03

현장의 언어로 번역

스포츠를 전공한 사람으로서, 분석을 현장이 바로 쓸 문장으로 바꾸는 일

Work

공개한 분석

REPORT 012025 SEASON

8월, 다저스가 달라졌다
— 2025 LA 다저스가 우승할 수 있었던 이유

정규시즌 5위였던 다저스가 어떻게 우승했는지를 실점 데이터로 추적했습니다. 8월을 기점으로 경기당 실점이 4.60점에서 3.43점으로 줄었고, 이 개선폭은 30개 팀 중 1위였습니다. 승률은 거의 그대로였는데, 가을에는 실점 쪽이 이겼습니다.

0.00
경기당 실점 감소 · 리그 1위
0실점
챔피언십 4경기 · 4전 전승
0
데이터 오류 직접 발견 · 보정
MLB Stats API데이터 정제시각화 리포트 보기
REPORT 02준비 중

오타니 vs 베츠 — 정반대 방식으로 잘 치는 두 타자

Statcast 배트 트래킹 데이터로 타격 스타일 지도를 만듭니다. 배트 스피드와 헛스윙률 두 축에 리그 226명을 올려놓고, 같은 팀의 두 선수가 어떻게 다른지 확인할 예정입니다.

Bat Tracking산점도
REPORT 03준비 중

피타고리안 승률 계산기

득점과 실점을 넣으면 기대 승률이 나오는 페이지. 실제 승수와의 차이로 ‘운이 좋았던 팀’을 찾아봅니다.

계산기세이버메트릭스
Course

스포츠 데이터 분석
이론 수료

데이터의 종류

이벤트 · 트래킹 · 비정형 데이터가 각각 답하는 질문

데이터 파이프라인

수집 · 적재 · 정제 · 가공 · 제공의 5단계

머신러닝 경기력 분석

부상 예측, 선수 유형 군집화, 생성형 AI 스카우팅

선수단 관리 (AMS)

부하 관리와 부상 예방이 왜 재무 전략인가

GIGO

데이터 품질이 분석의 성패를 가른다는 원칙