Statistiline andmeteadus ja visualiseerimine MTMS.01.100     Praktikumid     Projektid

Jaanus “Sops” Kolmene käib jõusaalis kolm korda nädalas. Järgmisel kuul sisustab ta ka reede õhtupooliku raskusi tõstes, sest tema rinnalihas on statistiku jaoks liiga nõrk. Nimelt otsib korvpalliklubi Brooklyn Nets oma ridadesse statistikut, kes analüüsiks korvpalliandmeid ja aitaks seeläbi optimiseerida meeskonna mängustrateegiat. Kandidaadi nõuete seas on ka 50 kg rinnalt surumine.

Kuna rinnalihase nõue on ehk peagi täidetud, tahab Jaanus enne intervjuule minekut saada praktilist kogemust NBA andmete analüüsimisel. Ta teab, et NBA mängude kohta kogutakse SportVU tehnoloogia abil detailset statistikat.

Ta tahab koostada iga mängija ja meeskonna kohta profiili: kust visatakse ning kust tabatakse. Just nagu tegi NY Times’i graafikaosakond:

Selles praktikumis uurime, kuidas teha sarnast joonist R-i vahenditega.

Tutvumine andmestikuga

Kasutame NBA 2016/17 hooaja andmeid. Selleks installi pakett NBAapi.

# Vajalik paketi devtools olemasolu
devtools::install_github("imadmali/NBAapi") 
library(NBAapi)

#visete andmestik, mis tuli paketiga kaasa
str(shots_1617) 

Tunnused, mida järgnevalt vaja läheb, on:

  • PLAYER_NAME - korvpalluri nimi
  • TEAM_NAME - korvpalluri meeskonna nimi
  • SHOT_MADE_FLAG - kas vise läks korvi
  • LOC_X - viske x-koordinaat
  • LOC_Y - viske y-koordinaat

Andmestikust ülevaate saamiseks võid enda jaoks visualiseerida huvipakkuva mängija viskekohti hajuvusdiagrammi abil, kus iga vise oleks punktike. Kasuta tunnuseid LOC_X ja LOC_Y.

Näpunäide: kasuta käsku coord_fixed(ratio = 1) (ka edaspidiselt).

Ülesanne 1 - väljak diskreetseks (2 punkti)

Diskretiseeri mänguväljak (jaga mänguväljak tükkideks).

Tükid moodusta nii, et ümarda x- ja y-koordinaat kümnelisteni. Iga kastikese kohta arvuta:

  • visete arv
  • tabavusprotsent

Tee seda iga algandmestikus oleva mängija puhul, võttes arvesse ka mängija meeskondlikku kuuluvust (mängija võib hooaja keskel meeskonda vahetada).

Näpunäited:

  • uuri, mida teeb käsk round(21:30, -1).
  • kasuks tuleb paketi dplyr funktsionaalsus (mutate, group_by, summarise)
# sinu kood

Ülesanne 2 - mänguväljaku põhja lisamine (1 punkti)

Kasuta edasisel visualiseerimisel järgnevat koodi näidist mänguväljaku loomiseks:

library(grid) 
library(jpeg) 
library(RCurl)

#loome mänguväljaku
courtImg.URL <- "https://thedatagame.files.wordpress.com/2016/03/nba_court.jpg"
manguvaljak <- rasterGrob(readJPEG(getURLContent(courtImg.URL)),
                    width=unit(1,"npc"), height=unit(1,"npc"))
                    
valjak <- ggplot(valitud_mangija, aes(x = x, y = y)) + 
  annotation_custom(manguvaljak, -250, 250, -50, 420) + geom_point()
  
# sinu kood

Visualiseeri enda jaoks ülesandes 1 saadud andmeid (valitud mängija korral). Iga diskretiseeritud kastikese kohta joonista ring. Ringi pindala olgu proportsionaalne visete arvuga.

Näpunäited:

  • kasuta selleks käsku scale_size_area() (uuri, mida see teeb)
  • määra ylim(-50,300).

Ülesanne 3 - suuruse muutmine (1 punkti)

NY Timesi graafikaosakond on jaganud visete arvu kolme kategooriasse: low, medium, high. Vali välja piirid, mille põhjal jaotatakse visete arv kolme kategooriasse (low, medium, high). Iga kategooria jaoks vali sobiv pindala suurus (kontrolli, et tulemus oleks visuaalselt kena). Kirjuta funktsioon kolm_suurust, mis vastavalt valitud suuruste väärtustele ning kategooriate piiridele tagastab andmestiku, kus tunnus “uus_suurus” vastab kategooria suurusele.

kolm_suurust = function(andmed, suurus1, suurus2, suurus3, piir1, piir2){
  # Kui visete_arv <= piir1, siis uus_suurus = suurus1,
  # kui piir1 > visete_arv <= piir2, siis uus_suurus = suurus2,
  # kui visete_arv>piir2, siis uus_suurus = suurus3
  
  # sinu kood
}

Visualiseeri enda jaoks viskepositsioone sarnaselt eelmisele joonisele, kuid nüüd olgu ringidel vaid 3 erinevat suurust.

Ülesanne 4 - värvid (1 punkti)

Uuri, mida tähistavad NY Times’i graafikul punane ja roheline värv.

Lisa nüüd ringidele värv vastavalt visketabavusele. Kasuta sarnast värvigammat, näiteks värvikoodid #ABCDBC, #EFF471 ja #D9060B.

Näpunäide:

  • uuri, mida teeb käsk scale_color_gradient2(), sh parameeter midpoint.

Ülesanne 5 - kuusnurgad (3 punkti)

Kasuta nüüd ringide asemel kuusnurki.

Meeldetuletus kuusnurkadest:

ggplot() võimaldab parameetri shape abil määrata erinevaid geomeetrilisi kujutusviise (näit. ruut, kolmnurk), kuid valikute seas ei leidu kuusnurka. Oleme ette andnud funktsiooni kuusnurk, mis sisestades kuusnurga keskpunkti koordinaadid ja pindala, väljastab kuusnurga tippude koordinaadid. Paraku ise defineeritud geomeetriliste objektide kujutamiseks geom_point() ei sobi.

Näpunäited:

  • uuri, mida teeb funktsioon geom_polygon()
  • uuri, mida teeb funktsioon kuusnurk ühe vaatluse korral (st fikseeritud koordinaatide x ja y ning pindala korral)
  • moodusta eelnevalt valitud mängijale vastav uus andmestik, kus olemasoleva andmestiku iga rida on dubleeritud 6 korda, et kuusnurga iga tipu kohta oleks sama info
  • kuusnurkade eristamiseks tuleks lisada grupeeriv tunnus, mida ggplot joonist tehes parameetri group puhul kasutada
  • kuusnurki saab seest värvida parameetri fill abil ja kontuure parameetri color abil.
  • uuri, mida teeb funktsioon scale_fill_gradient2()
kuusnurk = function(x, y, pindala){
    r = sqrt(2*sqrt(3)/9*pindala)
    x_coord=x+c(0,sqrt(3)/2*r,sqrt(3)/2*r,0,-sqrt(3)/2*r,-sqrt(3)/2*r) 
    y_coord=y+c(r, r/2, -r/2, -r, -r/2, r/2)
    return(data.frame(x_kuusnurk=x_coord,y_kuusnurk=y_coord))
  }

# Sinu kood

Ülesanne 6 - shiny rakendus (7 punkti)

Ehita Shiny rakendus, kus kasutaja saab valida meeskonna ja valitud meeskonnas oleva mängija. Seejärel peab rakendus kuvama valitud mängijale vastava viskeprofiili.

Juhend:

  1. Tekita esmalt võimalus meeskonna valikuks
  • Kasuta ui osas funktsiooni selectInput()
  • parameetri choices valikuks olgu algandmetes olevate meeskondade nimed tähestiku järjekorras
  • testi enda jaoks, kas see valik töötab
  1. Tekita juurde võimalus mängija valikuks. Kasutajale kuvatakse vaid neid mängijaid, kes kuuluvad (või on hooaja jooksul kuulunud) valitud meeskonda.
  • Kasuta ui osas funktsiooni selectInput()
  • parameetri choices väärtuseks olgu esialgu tühisõne, st “”,
selectInput("mangija", "Vali mängija", choices = "")
  • server funktsioonile lisa juurde parameeter session
server <- function(input, output, session) {
  • kasuta server funktsiooni sees funktsiooni observe() (selleks, et kui meeskonna valikut on muudetud, uuendataks ka mängijate nimekirja)
  • funktsiooni observe() sees kasuta omakorda funktsiooni updateSelectizeInput (uuri ka, mida see teeb):
  observe({

    # Sinu kood
    ## Vali välja nende mängijate nimed, kes kuuluvad (või on kuulunud) 
    ## valitud meeskonda
    
    ## mangijad_meeskonnas = ...
    
    updateSelectizeInput(session, "mangija",
                         label = "Vali mängija",
                         choices = mangijad_meeskonnas,
                         selected = head(mangijad_meeskonnas, 1))
  })
  • observe() sisuks on jälgida, kas mõni temas sisalduv sisendi väärtus on muutunud (antud kontekstis meeskonna valik). Kui on, siis jooksutatakse läbi kogu observe() funktsioonis sisalduv kood.
  • Kontrolli, kas kood töötab nii nagu vaja.
  1. Väljasta valitud meeskonna ja mängija viskeprofiili joonis (vt ülesanne 5).
  2. Eemalda jooniselt kõik üleliigne (telgede tekst, tick’d, joonise raam ja ruudustik (grid)). Kasuta selleks funktsiooni theme().

Lõplik tulemus võiks välja nähe umbes selline:

Boonusülesanne 1 - mängijate valik (2 punkt)

Muuda mängijate valikut selliselt, et mängijaid kuvatakse vastavalt sooritatud visete arvule (rohkem viskeid teinud mängijad eespool).

Boonusülesanne 2 - geomeetria (1 punkt)

Kui võrrelda meie kuusnurki NY Times’i omadega, siis on näha, et NY Times’i omi on 90 kraadi pööratud. Muuda funktsiooni kuusnurk() selliselt, et selle väljundiks olev kuusnurk oleks 90 kraadi pööratud.