各位天使球迷(還有不是天使球迷)大家好， 今天要和大家介紹一個用python分析mlb好球資料的twitter，作者是美國的大學生， 此人主修統計和Computer Science，是國民隊的球迷，預計2024年會從 Boston University畢業。 他的Twitter每天會更新當日比賽的好球帶內容，也有解釋他的分析方法和一些常見 的問題: https://ethan-singer.com/articles/umpscorecards-faq.html 目前有7萬多人追蹤。 那我們就以昨天笑臉人@天使的球賽為例: https://twitter.com/UmpScorecards/status/1395064487347200005 算出來其實對天使很不利，+1.03分for CLE， 可以說笑臉人比較善加利用了主審偏大且不穩定的好球帶；也間接證明了昨天Hedges 接得不錯。 根據主審Adam Hamari的好球帶，整場的準確率89%，好壞球辨認131/147正確。 整體一致性98%，有2/103顆球通過主審的既定好球帶，而沒有被判定為好球。 接下來並有描繪出主審的好球帶形狀，以及單場三顆最偏差的判決，皆是天使隊投球 及防守時所遭遇。 因為每位主審的判決習慣不一樣，實際上判決的好球帶，通常會是多邊形而不是等高、 等寬的四邊形。 但如果再跑還原好球帶，也就是等高、等寬的四邊形的話: 實際壞球判定準確率 91/103=88%。 實際好球判定準確率 40/44=91%。 因為小弟沒有寫程式語言的能力，這位Singer兄的能力到底怎麼樣，無從評論起； 但美國有不少這樣狂熱的球迷，讓人直接聯想到Moneyball裡面的情節，太熱血啦! 整個棒球產業裡面有各式各樣的人，從球探、管理階層、球員、數據分析師、教練、 防護員、訓練員，可以說為我們的工作和生活中增添不少樂趣和啟發。 希望各位都可以在球賽之中，找到自己的熱情所在。 --

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