これまで、選手別データベースをもとにスコアを作り、データを一つの基準で比較できる形にしてきました。
過去のデータをもとに、自動で評価できるところまで進んでいます。
前回は、選手別データベースをもとにスコアを作るようになり、分析からロジックへと変わってきたところまでを書きました。
ただ、スコアを作ったことで、次に自然とやりたくなったことがありました。
スコアだけでは終わらなかった
スコアを作ることで、それぞれの選手を数値で評価できるようになりました。
例えば、
・この選手はスコアが高い
・この選手は少し低い
といった比較はできるようになります。
ただ、実際にレースを見るときには、複数の選手を同時に比較して、「どの順番になるのか」を知りたくなります。
スコアが分かるだけでは、最終的な判断にはまだ少し足りない感覚がありました。
並べて比較したくなった
そこで考えたのが、「スコア順に並べる」という方法です。
スコアをそのまま見るのではなく、高い順に並べることで、自然と順位が見えるようになります。
これによって、
どの選手が一番評価が高いのか
どの選手が次に来るのか
といったことが、一目で分かるようになります。
数値をそのまま見るよりも、かなり直感的に理解できるようになりました。
スコアで並び替えてみた
実際には、スコアをもとに選手を並び替える処理を追加しました。
やっていることはシンプルで、スコアの高い順に並べるだけです。
ただ、ここで扱っているデータは、これまで作ってきた選手別データベースと、実際の出走表の情報を組み合わせたものになっています。
まず、出走表から対象のレースに出る選手を確認し、それぞれの選手に対してデータベースから成績を呼び出します。
そのデータをもとにスコアを計算し、その結果を並び替える形です。
出走表
↓
選手データベース
↓
スコア計算
↓
並び替え
↓
順位
という流れがここでつながりました。
これまで別々に扱っていたデータが、一つの処理としてまとまった感覚があります。
予想の形になってきた
ここまで来て、ようやく「予想に近い形」になってきた感覚がありました。
これまでは、
データを見る
↓
自分で判断する
という流れでしたが、
スコアを作り
↓
並び替えることで
↓
順位が出る
という形になり、かなり自動化されてきました。
完全ではありませんが、「この順番になりそう」という形が見えるようになってきたのは大きな変化でした。
一気に実用感が出てきた
スコアを作った段階でも便利さは感じていましたが、ランキングとして並べてみると、実用感が一気に上がりました。
実際のレースを見たときに、
そのまま順位として使える
比較の手間が減る
といった変化があります。
これまでの分析が、単なる検証ではなく、実際に使える形に近づいてきた感覚です。
まだシンプルなロジックではありますが、ここまでくると「ツールとして使える」状態になってきました。
ここまでで予想の形にはなってきましたが、実際に使ってみると、データ量によって結果の安定感が変わることにも気づきました。
このあたりは、次の記事で整理していきます。
