如何使用FanGraphs的排行榜(二)-FanGraphs網站

翻譯文章來源：How to Use FanGraphs: Leaderboards@FanGraphs

上篇選完篩選條件後，網頁頁面往下拉會看到像下圖的畫面：

圖4: 篩選條件點選完後，列表呈現所查詢的數據

FanGraphs有面板(panel)可以讓人選擇任意的數據組合(後續會介紹)。由於有太多的數據以至於無法全部陳列在文章中，但可以藉由點選tabs來選擇想要呈現哪些FanGraphs所提供的數據。

表格中的每一行(每項數據)都是可以排序的，你可以更改每頁要呈現的資料個數，並且可以任意跳頁。你也可以使用下列三個重要的特色。

15. 在最右邊 WAR的上面有個"Export Data"的小文字

如果想要玩數據的話這是超級有用的工具，你可以作任何瘋狂的資料篩選、作圖、合併以及各式各樣運算的排列組合。

按下"Export Data"可以下載到 ".CSV檔"，裡面會有所有目前查詢leaderboard的數據結果。

所以如果想要觀看2012年到2013年超過500PA的二壘手資料，設定好按下"Export"即可下載所有資料。

你可以用Excel或Google Sheets打開這個檔案，並盡情地使用它。

16. 在最左邊可以找到"Show Filters"，這是用來讓您可以詳細指定想要看的數據數值大小條件。如下圖：

圖5: 增加一個條件，要求顯示保送率>=8%的球員資料

按下綠色的 + 可以增加一項條件，而AND按下後也可以選擇OR、NOT AND或NOT OR等其他邏輯運算，這就要考驗大家的邏輯能力來篩選出自己感興趣的資料了。

篩選器並不允許可以依照每個數據做排序，所以有時可能會需要自己做匯出並排序的動作。

17. 在篩選工具(Show Filters)的旁邊可以看到"Custom Reports"，點擊它只會帶你到實際資料頁面的下方，所以其實只是將頁面往下拉可以看到這個畫面：

圖6: 對數據表格作更多設定

這裡另外提供了三個神秘好用的的功能

18. 在左邊，提供了"Custom Leaderboards"可以依自己喜好來編排數據項目的順序。

如果想要在表格中增加 RE24的資料 ，只要在左手邊的欄位找到它，並點選右箭頭，然後按下"Create Custom Table"。

包含RE24資料的新一欄會並排在其他數據旁邊，並可以任意依您的喜好客製化leader board要顯示的數據以及其順序。

19. "Custom Players"可能會來的更好用。在對話框中持續地輸入任意的球員。如果想要排除其他所有球員只比較Mike Trout和Miguel Cabrera的成績，就在框中輸入他們兩位的名字並點擊"Create Custom Player List"。如此一來，整個表格就只會有這兩位球員的資料。(注意搜尋有點慢, 還要注意外國人姓名輸入的順序)

20. 最後，最右邊提供了儲存特定的排行榜的功能。Leaderboard可以有特定一組球員，特定一組數據，或任何你想像的到的內容。

如果有登入FanGraphs，可以為目前篩選完的leaderboard取名並點選"Save Report"，這樣日後就可以反覆的再來觀看，而不用重新點選篩選條件。

結語

所有這些功能個別都非常有用，但如果能排列組合使用可以得到更多益處。

想知道某兩位選手在2010-2011年對上左投的成績? 這也可以輕易地辦到。

另外，如果有找到某個特別的排行榜覺得很有趣或很有幫助，獨一無二的URL網址可以拿來辨別leaderboard，所以你可以複製網址分享給其他人。(當然這網址很長，建議搭配縮網址的網站。)

熟練精通這些功能不僅可以幫助找到想要的資訊，在與他人交流您新的發現時也能溝通地較為準確、方便。

簡單、安全、直覺的錢包-Zenlet開箱

約莫在今年1月中的時候，偶然在flyingV募資平台發現Zenlet這個產品。覺得設計得不錯就決定支持一下，順便換個錢包。可以去相關連結看看他們設計的訴求。

原本是預計2,3月時候要發行，不過後來生產碰到了一些問題一直延期，直到了上禮拜(5/28)一部分Zenlet才終於順利出貨。剛好我買的白色是在第一波的出貨名單，其他比較繽紛的顏色可能要等到之後才能拿到。

相關連結：flyingV、Zenlet

如何使用FanGraphs的排行榜(一)-FanGraphs網站

翻譯文章來源：How to Use FanGraphs: Leaderboards@FanGraphs

FanGraphs上有記載了許多數據，藉由Leaderboards(排行榜)功能，我們可以簡單地找到我們所關心的資料，並自己額外再做處理。

要瀏覽Leaderboards，找到FanGraphs頁面的最上面的 "Leaders" 標籤，並點選去年(或是任何你對球員感興趣的年份及項目)。以下用2014年打者做為例子(圖1)。

圖1: 點選"Leaders", 選擇想看的年份或內容

賽伯計量學新手入門(四)-FanGraphs網站

文章來源：Getting Started@FanGraphs

Key Concepts and Terms(核心概念與專有名詞)

現在大家對賽伯計量學有了基礎的理解，並知道在FanGraphs上能找到什麼，接下來比較重要的是掌握在FanGraphs上會用到的一些專有名詞和概念。

賽伯計量學新手入門(三)-FanGraphs網站

文章來源：Getting Started@FanGraphs

Runs and Wins

最後，學會表達得分與勝場對於了解賽伯計量學也是極為重要的。要表達很簡單，但是在之前沒有新的敘述方式時這是爭議不斷的。

• 棒球的目標是要在162場不同的比賽中於九局以內比敵方隊伍得到更多的分數。
• 球季的成敗決定於勝場數。
• 每一場的成敗則決定於得分多寡。

勝場數是整個球季的籌碼，得分則是每場比賽的籌碼。所以球隊會希望自己的得分最大化，並最小化敵對的得分，而且希望一整年都能夠持續做到如此。

賽伯計量學新手入門(二)-FanGraphs網站

文章來源：Getting Started@FanGraphs

Weighted Runs Created Plus (wRC+)

wRC+其實只是對wOBA做調整。如同前面篇幅已討論的原因，它的輸入與wOBA相同，但它另外包含了兩個在賽伯計量學上重要的影響因素：

它有對球場因素(park factor)及聯盟平均值(league average)做調整。

想要了解wRC+，必須先對產出的數字來源背景有所了解。一隻 2000年時在Colorado打的全壘打與一隻2014年時在San Francisco打的全壘打相比起來並不會來的一樣令人印象深刻。直覺上會知道有所差異，但我們必須要用我們衡量成績的方式來描述這個現象。

wRC+在本質上是wOBA，但我們將wOBA對球場做調整，希望平均化那些球員原始的產量數據，因為這些數據受到不同的環境因素所影響。與San Francisco相比，當在Colorado球場比賽時，打者的原始統計曲線會看起來較佳(而投手的則會較差)，但事實上這並不會更讓人印象深刻，因為每個人在Coors(落磯隊主場)都會打得比較好。這就是我們所謂的球場調整(park adjustment)。

賽伯計量學新手入門(一)-FanGraphs網站

翻譯文章來源：Getting Started@FanGraphs

為什麼要用賽伯計量學(Sabermetrics)？

賽伯計量學是用來試著更準確地衡量運動。過去數十年，我們都是用全壘打、打點、打擊率、勝場數及防禦率等數據來評斷棒球員的好壞。但隨著收集、採集及分享這些資訊變得越來越容易，有些棒球隊與分析師開始發展其他統計數據。這些數據在追蹤與宣傳方面比現有的資料來得稍微困難一點，但它們比較能反映出球員的天份或成績。

最明顯的例子是打擊率(AVG, Batting Average)與上壘率(OBP, On-base Percentage)間的差異。保送對打者來說是個正向有益的結果，雖然它的價值比不上一壘安打或二壘安打，但起碼比成為出局數要來好得多。而打擊率卻完全忽略了保送，無法捕捉到打者重要的訊息。除此之外，AVG與OBP皆假定每隻安打和每次上壘的價值都是相等的(但事實上並非如此)。所以我們需要一個方法來評價打者上壘的價值，並計算出各種不同上壘方式其各自的價值。賽伯計量學的核心就在於我們希望確認我們可以盡可能的捕捉到所有資訊。

這只是一兩項統計數據的例子，目標永遠是希望有更好的衡量方式以及使用適當工具來解決手上的問題。賽伯計量學將所有相關的資料做轉換，讓我們能夠解答對於比賽的種種疑問。