[PYTHON] #Wir automatisieren die Datenaggregation von Wiire! Teil 1

■ Einführung

• Freut mich, dich kennenzulernen! Das ist Yajun. Wenn Sie an "Wer sind Sie?" Interessiert sind, gehen Sie zu ■ Self PR.

Ab heute werde ich anfangen, "Wiire" x "Engineering" -Projekte zu schreiben! Welchen Wert kann ich für E-Sport inmitten von E-Sport-Trends schaffen? Ich hatte einige Ideen und bewegte meine Hand.

Die in diesem Artikel beschriebene Software wurde in Python entwickelt. ■ Referenz-URL

** ★ Ergänzung ★ Ich habe einen Artikel für Teil2 geschrieben **

■ Gegenstand dieser Zeit ist "Datenanalyse"

• "Datenanalyse" ist in jedem Bereich gefragt. Ich werde das mit Wiire machen.

▼ Ablauf der Datenanalyse

• • ① Auswahl des Analyseziels *
• • ② Daten importieren *
• • ③ Formatierung im Datenformat *
• • ④ Ausgabe *
• • ⑤ Analyse (grafische Darstellung, Tabellierung usw.) *
• • ⑥ Überlegung *

• Der Prozess ist ungefähr so. Obwohl die Fähigkeit in der Logik der Betrachtung getestet wird, sind die meisten Zeitkosten ein anderer Prozess als die Betrachtung. Durch die Optimierung und Automatisierung anderer Prozesse als der Berücksichtigung können Sie die Zeit für die Berücksichtigung verlängern. Dieses Mal werde ich versuchen, (1) das Analyseziel auszuwählen, um (4) auszugeben!

▼ Ist die Datenanalyse schwierig?

• Sowohl "Spieler" - als auch "Ingenieur" -Fähigkeiten sind für eine hochwirksame Datenanalyse unerlässlich. Warum Sie beide Fähigkeiten benötigen

Gründe, warum Fähigkeiten als Ingenieur erforderlich sind

• Spieler verfügen nicht über die Technologie, um die Datenerfassung zu optimieren. Sie können es von Hand machen, aber ich denke, es ist ineffizient und verzweifelt.

Gründe, warum Geschicklichkeit als Spieler erforderlich ist

• Die logische Bildung der Rücksichtnahme wird kindisch. Dies liegt daran, dass Personen, die das Feld nicht kennen, Logik nur aus sichtbaren Daten bilden können. Sagen Sie voraus, wie Personen, die noch nie Fußball gespielt oder gespielt haben, die Analyseergebnisse berücksichtigen werden. Die folgenden Dinge passieren. Wirklich passieren! Lol

• • Analyst: "Je mehr Schüsse Sie haben, desto einfacher ist es, Punkte zu erzielen. Erhöhen Sie daher bitte die Anzahl der Schüsse." *

• Spieler "Wie kann ich es erhöhen?" *

• Analyst "Ich bin auf Datenanalyse spezialisiert und weiß nicht, wie ich die Anzahl der Aufnahmen erhöhen soll." *

Nun zur Datenanalyse!

① Parameterauswahl

• Die folgenden drei Bilder wurden diesmal als Parameter ausgewählt. Dies ist das Ergebnis des Spiels, das alle Spieler immer beobachten.

◆ Teamstatistiken ◆ Angriffsbereich ◆ Ballfangbereich

② Datenerfassung

• Die Eingabedaten sind ein Bild, aber ich möchte Buchstaben und Zahlen. Daten werden unter Verwendung der optischen Zeichenerkennungstechnologie erfasst. Ich habe auch die Extraktion von Zeichenbereichen und die Rauschunterdrückung verwendet.

③ Formen im Datenformat

• Das Datenformat wird wie folgt ausgegeben.

  Param	Home	Away
  Possession	45	55

Teamstatistiken und Angriffsbereich werden numerisch angezeigt, sodass dies einfach ist, da Sie sie auf das oben genannte Format anwenden können.

Das Problem ist der Ballfangbereich! Nachdem ich mir Sorgen gemacht hatte, entschied ich mich zu zählen, wie oft ich den Ball in dem Bereich genommen hatte, in dem das Spielfeld in vertikale 5 (1 ~ 5) x horizontale 5 (A ~ E) unterteilt war.

• Die Aufteilung in 5 gleiche Teile basiert auf Peps 5-Spur-Theorie. Es ist sehr wichtig, eine Basis für die Zahlen in diesen Datenformaten zu haben. Der Beschriftungsprozess wird für jeden Bereich gedreht und die Ausgabe ist wie folgt.

  Area	Home	Away
  1A	2	3

④ Ausgabe

• Das Ausgabeziel ist csv. Die Verarbeitung ist einfach und der Umgang mit Daten einfacher als mit Excel. Dies ist die CSV der tatsächlich ausgegebenen Daten!

• Es scheint, dass CSV nicht eingefügt werden kann. Fügen Sie daher die Daten der Ausgabezeichen ein (weinend). Conversion Tool

  Param	Home	Away
  Name	Yajuntos	Shao Madley
  Score	4	1
  Possession	51	49
  Shot	9	5
  Shot on Goal	6	3
  Foul	6	2
  Off Side	4	1
  Corner Kick	2	0
  Free Kick	2	6
  Pass	120	95
  Pass Success	89	58
  Cross	0	1
  Intercept	24	20
  Tackle	4	10
  Save	3	2
  Left Side	13	21
  Middle	60	45
  Right Side	27	34
  1A	0	1
  1B	2	1
  1C	0	1
  1D	0	2
  1E	0	1
  2A	1	2
  2B	3	0
  2C	1	1
  2D	2	1
  2E	0	1
  3A	3	3
  3B	3	1
  3C	3	3
  3D	4	4
  3E	1	4
  4A	1	1
  4B	2	0
  4C	3	3
  4D	2	6
  4E	2	4
  5A	0	0
  5B	0	0
  5C	4	2
  5D	2	2
  5E	3	0

⑤ Analyse ~ ⑥ Überlegung

• Im nächsten Beitrag werde ich versuchen, eine Software zu erstellen, die KI und statistische Analysen zur Analyse verwendet. Mit der diesmal erstellten Software können die Spielergebnisse sofort abgerufen werden, daher freue ich mich auf die Analyse! to be continued

■ Kann der Spieler es selbst analysieren?

• Stellen Sie sich den Aufwand vor, diese Daten tatsächlich manuell abzurufen. Dauert ein Spiel nicht etwa 10 Minuten bis weniger als eine Stunde? Wenn Sie versuchen, dies für jedes Spiel zu sammeln, werden Sie müde.

[Buch] des professionellen Spielers Tokito (https://www.amazon.co.jp/%E4%B8%96%E7%95%8C%E4%B8%80%E3%81%AE%E3% 83% 97% E3% 83% AD% E3% 82% B2% E3% 83% BC% E3% 83% 9E% E3% 83% BC% E3% 81% 8C% E3% 82% 84% E3% 81% A3% E3% 81% A6% E3% 81% 84% E3% 82% 8B-% E5% 8A% AA% E5% 8A% 9B2-0-% E3% 81% A8% E3% 81% 8D% E3% Es wurde auch in 81% A9 / dp / 4478108315) geschrieben,

• • "Auslagern, was ausgelagert werden kann" *

Einfach ausgedrückt ist es eine Arbeitsteilung. "Sie können die für die Analyse verwendete Zeit der Übungszeit widmen" oder "FB-Analyseergebnisse zur Verbesserung der Übungseffizienz". Auf diese Weise maximieren Sie Ihre Leistung.

■ Technische Möglichkeiten

• Die diesmal erstellte Software ist einfach. Videoanalyse, Echtzeitanalyse, Gegnerforschung usw. sind ebenfalls möglich. Das Spiel ist ein "System". Alle Systeme können verbalisiert, formalisiert und quantifiziert werden. Engineering kann Ihre Anforderungen erfüllen.

■ Ankündigung

• Du, der du so weit gelesen hast! Vielen Dank!

• Wir suchen ca. 2 Tester. ** * Die Rekrutierung von Testern ist beendet. ** **. Wir suchen ungefähr 2 professionelle Spieler und Distributoren, die die Spielergebnisse liefern. Was wir suchen, sind Spielergebnisse für Dutzende von Spielen! Wir können Ihnen Analyseergebnisse von Spielergebnissen für Dutzende von Spielen liefern!

• Es gibt viele Flash-Ideen. Wenn Sie also weiterhin neue Analysesoftware erstellen, Als Tester haben Sie Vorrang!

■ Selbst-PR

• Ich habe sowohl "E-Sports Player" als auch "Engineer" Gesichter. Im Folgenden sind einige der Dinge aufgeführt, die in den einzelnen Schritten ausgeführt wurden.

• ▼ Was ich als E-Sports-Spieler gemacht habe ▼ ・ Nationale E-Sport-Meisterschaft der Präfektur 2019 (National Athletic Meet) 2. Platz ▶ Nachrichten ▶ Spielvideo .com / watch? v = Crih7RudKAY) ・ Denki looopCup-Zweitplatzierter in Höhe von 300.000 Yen ▶ Spielvideo ・ Pes League 2019 Myclub Drüse Finale Elite-Meisterschaft ▶ Details Eine solche

• ▼ Was ich als Ingenieur gemacht habe ▼ ・ Symposium 2018 der Biomedical Engineering Society Best Research Award "Steuerung des Spiral-Wiedereintritts-Rotationszentrums unter Verwendung des Phänomens der Polarisation virtueller Elektroden" ▶ Papier ・ Entwicklung einer Methode zur Ableitung einer zweidimensionalen Myokardflusskarte unter Verwendung des Potentialgradienten, wenn das Myokard mit Energie versorgt wird [▶ Details](https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsmbe/55Annual/4AM-Abstract/ 55Annual_296 / _article / -char / ja /) ・ Bild- / Signalverarbeitung und Data Mining-Softwareentwicklung 4 Jahre ・ Derzeit 2 Jahre Softwareentwicklung in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung einiger börsennotierter Hersteller Eine solche

Ich spüre die Zukunft in der E-Sportbranche und möchte eine parallele Karriere machen. Möchten Sie sich mit mir zusammenschließen und einen Unterschied in der E-Sport-Welt machen? Wenn Sie interessiert sind, kontaktieren Sie uns bitte über die unten angegebenen Kontaktinformationen.

    *twitter ID : junya0001000*

Ich veröffentliche die DM auf Twitter.

■ Referenz-URL

• Pillow
• [Python] Pillow ↔ OpenCV-Konvertierung
• Verwenden von Tesseract mit PyOCR
• Image Processing with Python
• [Objekterkennung](https://axa.biopapyrus.jp/ia/opencv/%E3%82%AA%E3%83%96%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%82%AF % E3% 83% 88% E6% A4% 9C% E5% 87% BA.html)