초록
본 연구에서는 빅 데이터 분석 방법을 활용하여 스포츠 기록과 기상 데이터의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 API와 크롤링으로 데이터를 수집하고, 가공한 다음 이것을 토대로 통계를 낸 후에 데이터 시각화를 진행하였다. 본 연구의 대상으로는 2019년 KBO 리그에 출전한 외야수 중에서 규정타석에 진입한 선수를 대상으로 하였다. 또한 기상 데이터는 불쾌지수를 활용하였으며 70이상과 70미만을 기준으로 하여 분석하였다. 연구 결과로는 투수가 개입하는 기록인 각종 타격지표에서는 불쾌지수가 높을수록 외야수의 기록이 향상하였으나, 투수가 개입하지 않는 도루, 볼넷, 투구 수, 도루 성공률, 타석 당 투구 수, 경기 당 투구 수 등의 기록에서는 외야수가 투수를 힘들게 하였음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 스포츠 데이터 산업의 발전과 야구 선수, 구단, 코칭스태프의 경기력에 도움이 될 것으로 기대한다.
In this study, the correlation between sports records and weather data was analyzed using the big data analysis method. To this end, data was collected by API and crawling, data was processed, statistics were performed, and data visualization was performed. The subject of this study was a player who entered the regular at-bat among outfielders in the 2019 KBO League. In addition, meteorological data were analyzed by using the unpleasant index and above 70 and below 70. As a result of the study, in the various hitting indicators, which are the records that pitchers intervene, the higher the unpleasant index, the better the outfielder's record, but pitchers, walks, pitches, pitching success rates, pitches per turn, pitches per game From the records of the back, it was found that the outfielder made the pitcher difficult. It is expected that this study will help the development of the sports data industry and the performance of baseball players, baseball teams, and coaching staff.