Major Leage 야구 선수들의 미래 성적을 예측하는 Pecota 시스템을 Posting하면서 Sabermetrics에 대해서 알게 되었다. Sabermetircs란 야구에서 개발된 것으로 야구 선수들의 성적을 이용해서 선수와 팀에 관한 여러가지 다양한 내용을 추가적으로 파악하는 분석법을 말한다. 예를 들면, Sabermetrics를 이용해서 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾는다.
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Boston Redsox 팀에서 공격에 가장 크게 기여하는 선수는 누구인가?
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Ken Griffey, Jr가 내년도에 홈런을 몇 개나 칠까?
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Willie Mays가 Mickey Mantle 보다 빠를까? (실제 달리기 속도를 측정하지 않고도 3루타 숫자, 도루 숫자, 도루 실패율로 부터 이를 파악한다)
Sabermetrics를 분석하다보면, batting average 보다 on base percentage가 선수의 가치를 더 정확하게 나타낸다는 것을 알 수 있다. 이외에도 Wikipedia에서 소개하는 sabermetrics에 사용되는 측정지표들의 예는 다음과 같다.
- Base Runs (BsR)
- Defense Independent Pitching Statistics (DIPS)
- Equivalent average (EQA)
- Fantasy Batter Value (FBV)
- Late-inning pressure situations (LIPS)
- On-base plus slugging (OPS)
- PECOTA
- Peripheral ERA (PERA)
- Pythagorean expectation
- Range Factor
- Runs created
- Secondary average
- Similarity score
- Speed Score
- Super linear weights
- Total player rating (aka PW/BFW)
- Value over replacement player (VORP)
- Win shares
야구 선수의 성적을 평가하는 KPI가 일반적으로 알려진 것 보다 매우 다양하고 정교함을 알 수 있다. 또 한번 지적하지만 경영학도 마찬가지인 것 같다. 보다 다양하고 정교한 KPI가 개발되어야 할 것 같다.








