이정후 선수 WAR 및 연봉 예측

프로젝트의 출발점

이정후의 MLB 진출 이후 성적을 단순한 타율 하나로 설명하기보다, 공격 생산성과 선수 가치가 어떤 조건에서 달라지는지 확인하는 것이 이 프로젝트의 출발점이었다. SDA 1기는 WAR와 연봉을 예측하는 본 분석에 더해, 샌프란시스코 타선 안에서 이정후를 어느 타순에 배치할지까지 질문을 확장했다.

예측값을 만드는 데서 끝나지 않고, 그 숫자가 실제 팀 운영에서 어떤 선택으로 이어질 수 있는지를 함께 설명하고자 했다.

데이터와 분석 범위

MLB 선수와 팀의 월별 기록을 2008년부터 2025년까지 정리했다. 타격 생산성, 출루 능력, 장타력, 주루와 수비 지표를 함께 살펴보고 시즌 평균이 가리는 월별 상태 변화도 분석 단위에 포함했다.

• 선수·팀 월별 성적과 세부 지표
• WAR 및 연봉 비교 표본
• 타순별 득점 기대값과 공격 흐름
• 유사 선수군과 시즌 내 상태 변화

모델링 과정

WAR와 연봉은 회귀모형으로 추정하고, DEC와 KMeans를 비교해 유사한 경기력을 보이는 선수군을 찾았다. 이후 상태 전이 분석으로 월별 경기력 변화를 읽고, Run Expectancy 시나리오를 통해 타순 변화가 공격 기대값에 미치는 영향을 비교했다.

분석 질문	사용한 접근
선수 가치는 어느 수준인가	회귀 기반 WAR·연봉 예측
어떤 선수와 닮았는가	DEC·KMeans 군집화
시즌 중 상태가 어떻게 바뀌는가	월별 상태 전이 분석
어느 타순이 적합한가	Run Expectancy 시나리오

주요 해석

단일 시즌 평균보다 월별 상태와 생산성 지표를 함께 볼 때 선수의 활용 조건을 더 구체적으로 설명할 수 있었다. 타순 분석에서는 초기에 6번 타순으로 하방 위험을 관리하고, OBP와 wOBA가 기준을 충족하면 2번 타순 승격을 시험하는 단계형 운영안을 제안했다.

수치와 운영 기준

최종 분석표는 팀-월 3,120개, 선수-월 11,412개 관측치로 구성했다. 목표 상태 C2는 교정 상태 C4보다 wOBA가 0.116, SLG가 0.196 높고 K%는 5.31%p 낮은 패턴을 보였다. 이 차이는 생산성과 삼진 위험을 함께 관리해야 한다는 타순 전략의 근거가 됐다.

단계	확인할 신호	제안
시작	월별 생산성의 변동이 큰 구간	6번에서 하방 손실 관리
관찰	OBP·wOBA 기준을 6~8주 유지	2번 승격 후보로 전환
실험	2주 단위의 타순 테스트	득점 기대값과 개인 지표 동시 비교
결정	개선 유지 여부 확인	고정하거나 기존 타순으로 회귀

한 번의 좋은 경기나 단일 지표로 타순을 바꾸지 않는 것이 원칙이다. 팀 득점 환경과 선수 상태가 함께 움직였는지 확인하고, 승격 이후에도 같은 기준으로 결정을 되돌릴 수 있어야 한다.

한계와 다음 단계

WAR와 연봉은 리그 환경과 계약 시장의 영향을 함께 받으므로 통계 모형만으로 완전히 설명할 수 없다. 실제 시즌 데이터가 추가될 때마다 상태와 예측값을 다시 계산하고, 타순별 표본이 충분해졌을 때 제안한 운영안의 효과를 재검증하는 것이 다음 단계다.