Estimer les progrès d’un joueur de sports collectif est un sujet complexe. Il mêle l’objectif avec le subjectif. Rien de remplacera l’avis de l’entraîneur pour savoir qui doit être sur le terrain. Cependant aujourd’hui je vais vous présenter une solution avec des données objectives.

Nous allons prendre l’exemple de la NBA. 2 raisons : beaucoup de statistiques sont disponibles et il y a un trophée chaque saison pour le joueur avec la plus forte progression (en comparaison à la saison précédente).

Nous allons utiliser des statistiques ascendantes (statistiques individuelles pour expliquer la réussite collective) pour 2 joueurs (Spencer Dinwiddie et Brandon Ingram), à la date du 27 janvier 2020. Le script en langage R est disponible sur mon Github (MIP).

Correction, nettoyage et préparation des données :

  • correction du nom des joueurs via une fonction qui séparer la colonnes en 2 parties et conserver uniquement la 1ère.
  • Pour les statistiques variables selon le nombre de minutes jouées nous voulons obtenir un ratio par minute. Ceci pour éviter de donner un avantage au joueur dont les minutes auraient largement augmentées d’une saison sur l’autre. L’impact sur l’équipe pendant les minutes jouées sont importantes. Pour cela nous allons créer une fonction qui prend 2 variables : x (la liste des statistiques à modifier) et y la variable de minutes jouées.

  • Normaliser les statistiques via un calcul du score Z afin d’obtenir l’impact du joueur dans son équipe. L’objectifs est d’éviter de comparer sans norme. Mais de comparer la place, statistiquement, du joueur dans son équipe. 
  • Changer d’un format large vers un format long, puis les regrouper sur un seul tableau de de données par joueurs. Ceci afin de pouvoir calculer les différences entre les 2 saisons. Nous voulons comparer le joueur à lui-même.
  • Enfin, nous allons calculer la différences entre les 2 saisons. Nous avons à présent un tableau de données par joueurs. Nous allons tout regrouper sur un seul tableau pour finalement mettre cette différences en graphique.

Si la version visuelle ne vous convient pas, il est également possible de faire la somme ou la moyenne de ces différences d’une saison sur l’autre. 

Spencer Dinwiddie = 12.39 / 0.49

Brandon Ingram = 10.61 / 0.42

Résumons

Dans notre cas présent les deux joueurs semblent avoir un impact plus important sur leur équipes respectives cette saison. Cependant Spencer Dinwiddie semble avoir su rentabiliser son temps de jeu. En tout cas mieux de Brandon Ingram. Spencer Dinwiddie semble parfaitement exploiter la situation de son équipe et de son temps de jeu accru.