La Sabermetría ha cambiado la forma de entender el Baseball, llevando el análisis mucho más allá que el tradicional análisis estadístico que se realizaba, creando nuevas métricas que facilitan el contexto para responder muchas interrogantes acerca de los resultados del Baseball e intentar predecir lo que puede suceder en el futuro.

La explosión en el uso de la Sabermetría llegó con el libro “Moneyball: El arte de ganar un juego injusto” del año 2003 cuyo éxito quedó demostrado con la filmación de la exitosa película del mismo nombre en el 2011. En la actualidad todos los equipos de las grandes ligas del Baseball cuentan con equipos de analistas sabermétricos en su staff, situación que era un sueño apenas para Bill James su creador.

El avance tecnológico informático y el desarrollo del Data Science y del Business Intelligence, ha facilitado que pueda ponerse en práctica la Sabermetría de forma rápida y dinámica, en este caso en particular vamos a utilizar el software estadístico R con su IDE RStudio para explorar los datos del paquete Lahman que contiene los datos históricos del mejor Baseball del mundo.

También vamos a traer esos datos al poderoso Microsoft Power BI para crear un avanzado informe analítico para mostrar indicadores sabermétricos y mucha más información en grandes Dashboards de información.

Se trata de un interesante curso para aquellas personas que trabajan con modelado y análisis de datos y especialmente con datos deportivos, también orientados en aquellos Data Scientist y usuarios de Power BI.