>>148
横路逸れるが、変な時間に起きたので、ついでに。
俺が学生の頃は人文社会学系はSPSSとかで統計出してたっぽいけど
ガチ理学系はそもそもソフトというか数値計算の誤差とかバグの問題が大きかったんで
中でどういう計算や数値処理をしてるか分かんないブラックボックスの既製品使う前に
学部の時に最小二乗法からニュートン、オイラーからルンゲクッタ、つまり車輪作りからさせられた。

要は、アプリに任せると、車輪が真円なのか担保出来ないから、という理由で。

確かUNIXにmaple入ってたっぽいけど、それは数値解析の丸め誤差とかバグとかを理解してから使え、オマイラには100年早いというので。

あとは分野によってそんな微分方程式なんか使わねーから情報系の人らはExcel使ってたし
ガチの物理屋さんなんかはその業界のデファクトスタンダードのアプリ使って解析してた

隣のグループの友達はちょっと面白くてCCDに入ってきた光子のカウントから測定対象のデータ解析をするとかやってたけど
(当時としては光子を一個一個カウント出来るのはスゴい事だった)
これも生データをそのままぶち込めばいいかと言うと、測定対象からCCDまでのノイズ、CCDそのもののノイズから色々あるので

数学的にノイズ除去をして、更に出てきたデータを目視して明らかなノイズとかを手作業でチェックして
また別の観測で出てきた結果と合わせて考察とかやってた。

それの指導教官は面白くて、CCDなくてX線フィルムに光子を写したの見るんだけど
「うーんこんなもんかなぁ」とか定規で線引っ張ってアタリ付けて超アナログw
でもそれを数値解析にかけても大体の傾向は同じに出て「職人コンピューターだなw」とか言ってた。

それとは別に数学屋の数値解析専門の先生はアルゴリズム自体の開発とかもあったりで
新しい数値解析の結果を既知のアルゴリズムでもう一度計算して比較して同じになるから、とかやってたな。

スパコンの円周率の計算なんかはそんな感じで結果の保障をしてんじゃね？

テニスセンサーも結局はcsvを色々計算する所をグラフ化して平均値出してるのは同じなんだよね。
それがスクショにある色んなグラフとかで。

俺はﾏﾝﾄﾞｸｾから灰色のギザギザと実線とかが何を示してるのか知らんけど
データの平均値と最小最大のグラフとかはそのままプロットしてんじゃね？

あとはこのアプリの使い方として大きく
・自分のショットのクオリティ改善にデータ活用する
・動画と合わせて試合でのショットの使い方の分析に使う
の大きく二つに分かれると思う。

テニスの上達と勝率を上げるのは両方必須だけど自分がどういう目的でデータを活用するかの目的が先にあって
データ解析はそれのツールでしかないと思うけど。

俺は>>147が言うように、個人的な事情(土日仕事で草トー出れない)で
今は試合に勝つことよりも自分のショットのクオリティうpを目指してるので過去の自分との比較がメイン。

これが勝つことメインになれば試合した相手のデータとか他人との比較もしてみたいとは思う。