如何辨别NBA T恤的真假_百度知道
如何辨别NBA T恤的真假
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首先是真的就有标签上面有防伪密码，有的也没有，不过质量明显不一样，做工也明显不同
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用方法：设置——无线局域网——打开使用条件：1.能够搜索到局域网2.局域网没有设置密码（或者你知道密码）就是这样，希望对你有帮助
这个我觉得要看你自己了，自己觉得是真的，穿着舒服，看着不像假的就好了，呵呵去专卖店的最好了
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出门在外也不愁一米见方的木板上有数十只乌龟，甚至叠起罗汉晒太阳。
当时因羞涩没敢搭话，事后寻找却已不在。
　　目前打篮球的人数在全世界不断的增长，你走在路上，或者看电视，经常会不经意的看到很多人在打篮球。很多人经常会非常激动的高呼：这是高手中的高手；或者说：这就是乔丹啊。听了这些朋友的说法，似乎会让人觉得篮球高手无处不在了，真的是这样吗？篮球是这么容易就能让一个不怎么练球的人成为高手吗？跳得高些就是高手吗？偶然投篮准了就是高手吗？能扣篮就是高手吗？会一个空中躲闪就是高手了吗？很多朋友其实都是被忽悠了，人云亦云了，高手不那么多，有些高手却也不容易被发现，因为大多数高手打球有所保留，如果不够华丽，就很容易被忽略了，不过你事后查看一下他的数据，就会发现端倪了，不华丽，但是没有失误，传球恰到好处，投篮命中率高却不张扬，就是容易被人忽略的高手。怎么样可以最大程度的避免将伪高手错认为高手呢？有一个相对简单的办法，虽然不是绝对的C就是投篮后的左手手型。
　　这篇文章我们就开始重点分析，左手在投篮中的重要性，左手识高手。
　　依然如我们前面所说，标准投篮的典范目前在NBA来讲，只有乔丹是最完美的，科比次之，加内特等人随后。分析这些投篮命中率高而且往往是难度也很大的投篮动作，你会发现，有一个要点是很重要的，就是投篮出手以后紧绷着的左手，其特征是：五指分开，且五指伸展而且伸直，整个左手掌呈现出笔直的状态且指尖会略微向外翘，手背是在凹的面里，五指基本在一个平面上，大拇指基本垂直于其他手指，左手的手心是在内侧面的（而不是向前，这点很重要，后面会详细讲），除大拇指外的其他四个手指基本是和左小臂在一条直线上，左小臂所在的直线方向是和投篮的方向平行的。
　　来看正面效果，可以看到，乔丹和科比的左手照片，尤其是同一角度的，几乎分辨不出什么差别来了，这绝对不是偶然才出现的，只有练过的人才知道，究竟练到这个地步需要多大的努力。很多人认为自己的动作也到了这个地步，不过拍了照片就能证明一切了，只是单纯的自我感觉好，照片看过之后才会明显发现差距的，而之后的改进过程是极其痛苦的。所以说科比确实是勤奋的天才，是很让人佩服的。
　　通过图片可以看到，这两个人的投篮都做到了无论是在刚出手的瞬间，还是在出手以后一直到最后左手位置固定，左手的形状几乎没有变过，而且一直绷紧，且左手手心向着头部也就是手掌是切向篮圈方向的，左臂和右臂在出手之后几乎平行，说明左手完全没有给右手以及篮球受力，这个动作是一个绝对的单手投篮，没有受到左手的丝毫干扰。而且在这个过程当中，左手还起到了非常重要的稳定作用，固定球的作用。两个人投篮的中心都是在原地，是非常完美的。左手大拇指最大限度的张开，进一步说明没有对篮球施加作用力。
　　也许你会有些奇怪，只是左手的动作，为什么会限制到这个地步，其他的动作就是错误的？可以这么说，除非你的左手不扶球，否则其他的左手出手动作都代表你使用了错误的投篮动作；但是话说回来，你如果左手不扶球，你的投篮就不是现今的标准投篮动作了。
　　我们不说空话，下面通过一些球星的动作来作为例子来分析：
　　麦蒂型：
　　要说起右手的感觉，也许麦迪比科比的右手感觉还要完美，尤其是右手腕的感觉还有右手心。不过要命的是他的左手，他的左手就是他投篮命中率不稳定的根本原因，如果他用了科比的左手动作，他的命中率会比科比还要高。通过图片可以看到，麦迪的投篮出手以后，左手向外侧甩开，手指松软无力，左手心向前（也就是指向篮圈）。从照片可以推断出来，麦蒂以前肯定是专注于练习手型的球员，为什么这么说呢？是因为在个别情况下出现的标准投篮的影子，标准投篮的动作可不是说你能懵出来的，不是偶然可以做出来的，它必须是经过训练雕琢出来的，所以只要是做出来一个真正意义的标准投篮姿势，就一定不是偶然出现的。通过麦蒂的这几张照片的左手我们不难发现，左手是有绷紧的趋势的，但是所有动作的左手都不太一样，这就印证了我上面的观点：麦蒂在早期练球的时候其实养成了非常好的投篮习惯，左手也很注意，不过在成为高手之后，由于水平太过突出，就开始慢慢的懈怠下来，不再刻意去在意左手的动作了。所以你看麦蒂出手以后左手往往是什么动作都有，就是这个原因。
　　这种前期正规后期懒散的毛病我也犯过，是在我高中时期中段开始一直延续到了大学毕业，我最早刚接触篮球，就是模仿的乔丹的动作，加上我有些美术功底，也画了很多乔丹动作，这样我就了解了一些动作的细节需要注意什么，所以早期的投篮练习绝对是一板一眼的，左手的形状学的很像，虽然不知道为什么左手要这样绷紧张开，不知道是什么作用，不过乔丹这么做了，我就跟着学了，所以在外形上学了个大概。后来到了高中的高二左右，发现接触到的许多高手投篮时候左手是很随意的，有时候投篮左手会随着右手一起伸出去，也都很准，就开始进入了一个误区：我这样子一板一眼僵直的左手动作会不会显得太傻冒了，没必要这样太正经的样子。于是从那个时候开始，我开始刻意的放纵左手，甚至刻意的让左手在出手的时候向前伸展，左手也不张开了。我一直到了大学毕业才明白，大学以后之所以投篮不够准确了，就是和我这个时期开始的不在意左手造成的后果：篮球，是需要你严肃对待的，尤其是训练。
　　现在来讲一下这种左手手型为什么是错误的。可以看到，麦蒂投篮的时候大多数左手手指是弯曲的，没有刻意去张开，这样的结果就是，在投篮出手的一瞬间，他的左手的这些手指是会摩擦到篮球的，也就是说，右手的瞄准会受到出手一瞬间的左手的干扰，左手无意间改变的球的路线，球出手以后的轨迹实际上是和瞄准时候的判断不完全一致的。换句话说，在出手的时候，如果左手只是接触了一点点篮球表面的话，那也许可以投出空心球，但是一旦左手用力大了一些，对球施加了向左的力，那么出手的方向就极可能会偏很多。我特别注意过这个现象，在我的练球过程里，一般左手用力大了，球往往是往左偏的，打在篮筐左沿上。这种情况的出现是因为，左手给球加了一个力度，右手会自主的产生对抗这个力量的反映，投球力度相应会增加，所以球在出手以后也就会偏了。
　　所以综上所述呢，麦蒂即使单从投篮来讲，也不能算是王者的，他在投篮的造诣上面，已经远远被科比甩在后面了，尽管他们在98年左右经常打一对一，麦蒂胜出的次数更多，不过那已经过去了。
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数字还是天赋？NBA统计浪潮中的真真假假By&,&NBA Senior Writer&Feb 26, 2015巴克利最近说：“我一直认为数据分析就是垃圾。”但这篇专栏讲的不是他。拉里-布朗最近表态：“如果谁说那些数据专家能有答案，那他一定是疯了。”但这篇专栏也不是为他而写的。这个文章写的也不是传说中的数据分析改革派和保守学院派之间的舌枪唇剑。同样也不是球探和数据极客之间的PK，更不是“直觉”与数据之间磨人的辩论。在NBA联盟的每一天，都会有一些理智的人去开展一些理性的辩论，辩论的内容包涵了球员观察、能力判断和数据统计。这种讨论一直存在着，在技术统计表诞生之时就开始了，在“进阶数据”一词写进字典很早以前就已经存在了，在“数据分析”成为趋势很久之前就有了。传奇教练迪恩-史密斯是运用进阶数据的先驱，《时代周刊》最近指出迪恩-史密斯在上世纪60年代就已经开始使用进阶数据了。而在上世纪80年代，帕特-莱利就开始编辑自己的数据公式了，当时他还在执教Showtime&时期的湖人。那些高瞻远瞩的教练总会找到新方法来分析比赛和积极解决比赛中的问题，通过一切可利用的数据来验证他们的假设。当今的篮球世界，可利用的数据比之前要多的多，人们也更加努力来利用它。数据分析的本质正是于此。但是公众的讨论变得严重扭曲了，因为一些知名怀疑论者——巴克利、布朗和无数古怪陈朽的报纸专栏作家——引出了一个对于进阶数据完全扭曲、误解的形象。进阶数据的形象被“稻草人”[译注1]化了、被误解了，也被妖魔化了。[译注1：所谓的稻草人谬误，其实就是曲解对方的论点，针对曲解后的论点（替身稻草人）攻击，再宣称已推翻对方论点的论证方式，是一种非形式谬误。]“这就像是和一个婴儿争论，或者和一些深信世界是天圆地方的人讨论似的，”既是休斯敦火箭总经理又是进阶数据信徒的达雷尔-莫雷在描述与反数据分析者辩论时这样说道。“这就像是在脸书上讨论政治似的。”根据怀疑主义者的说法，数据分析是一群没有打过NBA的数据极客搞出来的东西，他们不了解真正的比赛，他们认为数学强过其他任何东西。即使只和那些数据专家谈论5分钟，你就会发现怀疑主义者上面所说的没一样是真的。没有一个为NBA的数据工作的人——至少我还没有见过——自称拥有所有的答案。没有一个数据分析人员相信只需要数据就可以完成球队阵容的组建。没有一个数据分析人员会去贬低球探、教练和球队化学反应的巨大价值。事实上，他们只是强调了数据分析是组建成功球队的一个工具——虽然这个工具很关键。而且，和巴克利所相信的截然相反的是，在最近几年，数据分析确实对几支NBA强队的影响很大。在2011年的总决赛中，小牛队利用进阶数据对球队阵容做出了一个关键的变化。最终，这让他们打败了迈阿密。而莱利和斯波尔斯特拉治下的热火，同样会经常分析这些数字。波士顿凯尔特人队的总经理丹尼-安吉是进阶数据的早期使用者（正是他雇佣了莫雷）。与此同时，卫冕冠军马刺已经悄无声息地整合数据分析好多年了。在本周末，世界上的数据精英们将会在波士顿齐聚一堂——还有一些教练和球队经理——参加年度MIT Sloan体育数据分析大会。大会的内容基本上就是学术交流、招聘和谈话。但与会者有同样的求知欲和渴望，他们渴望进一步探讨比赛，而不仅仅是把目光局限于数据统计表上。看起来是时候来粉碎一些老生常谈了。而接下来是我们最常见的误区和一些数据专家对此做出的回应。座谈小组成员：莫雷，火箭队的总经理（任职的第八个年头）迪恩-奥利弗，本领域的先锋，曾供职于丹佛掘金和西雅图超音速，目前受雇于萨克拉门托国王。约翰-霍林格，孟菲斯灰熊篮球运营部副总裁，PER的发明者。本-阿尔玛，ESPN数据分析部主管，目前已经跟踪关注俄克拉荷马雷霆有5年之久。阿隆-巴尔齐莱，前费城76人数据分析主管，曾供职于孟菲斯灰熊。马克-库班，达拉斯小牛的老板。佚名[译注2]，某支球队的数据分析主管，希望自己保持匿名。R.C.布福德，圣安东尼奥马刺总经理。[译注2：原文是John Doe。John Doe来自英国爱德华三世统治时期，在当时《驱逐法案》的讨论中，虚构了两个人名，一个是John Doe，代表土地所有者；另一个是Richard Roe，是租地的人，他将租来的土地据为己有，而把John Doe赶走了。由此可见John Doe是一个虚构人名，译者此处用中国最常见的“佚名”代替。]误区1：数据专家认为，只要一个电子表格外加一个计算器，球队就可以赢球。数学可以战胜一切。奥利弗：我从来没这么说过。我知道数字会错过一些东西。我也知道数字并不能解释一切。阿尔玛：推特上或者诸如此类的社交网络上确实有一些分析者相信（数学可以战胜一切）。但这根本就是不可信，尤其是在篮球方面，靠这个我们无法解决任何问题。NBA球队做出决定是非常复杂的。仔细认真地看看那些数据，然后冥想这些数据就是做出决定的全部和最终行为，这简直太疯狂了。对于一个球员，或者一支球队，有方方面面的东西需要了解，至于“数学可以战胜一切”则完全是脑洞大开的一句话。巴尔齐莱：我觉得大部分人们所认为的“数据极客”是不会靠数据统计表格来进行工作的，他们也不会提倡这么做的。数据归根结底就是两字——信息，也是一个尽量从数据中得到更多信息的问题。人们总会有评断的。这是科学，同样也是艺术。莫雷：如果我说“前球员决策者所做的工作就是找人谈谈心，然后做决定”，那肯定是我的脑袋犯二了。因为他们做的不是那些。伟大的总经理，诸如丹尼-安吉，他们会看很多很多的比赛，他们会和球员交流，他们也会查看数据，他们还会和教练沟通。每个总经理的一举一动，不论是他们看过的比赛，或是跟教练做的交流，还是日常对球员所做的训练，都会影响方方面面的数据。所有的数据分析就是关于你如何掌握这些数据然后为提高自己球队的夺冠几率而做出最好的决定霍林格：我遇见过一两个这样的人（他们相信数据就是一切）。但是，他们都没在联盟工作。我觉得你不能这样就下定（数据极客认为数据可以战胜一切）的结论。如果这样，另一个极端就会出现，有人会觉得他们不需要任何数据也可以做到。误区2：数据极客认为数据分析可以代替球探系统。阿尔玛：当你开始考虑“魔球”模式，认为我们正在替代球探，抢了他们的工作，这太扯淡了。根本就不可能。甚至最详细的SportVU 数据（一个追踪系统，可以捕捉到NBA比赛中球员的一举一动）都会遗留一些不确定的问题。我们远远不能取代球探所提供的直接比赛信息。还有其他东西——球员个性、情报等球探可以了解到的这些，数据永远做不到。佚名：我觉得好的数据分析应该结合现场侦查。数据分析可以让球探的工作集中在某些事情上，而不是把重心放在其他某些事情上。即使我们有世界上最详细最好的数据和分析，不管是职业联赛，或者是大学联赛，还是国际赛场上的，但我们仍旧需要深入了解球员的个性、职业道德等等——而球探就扮演了这一重要角色。数据分析改变了球探的工作，而且还会继续改变。但是，改变不是替代。霍林格：这是天底下最扯的“稻草人谬误”。什么，现在我们都要忽视球探的工作了？没人这样说过。这根本就是无稽之谈，有了新信息，难道就要抛弃之前所有的旧信息吗？这个争论真是莫名其妙，事实根本就不是这个样子的。阿尔玛：最好的数据分析出自球探与数据分析师的分工合作——这两者是互补的。我觉得在大多数团队或者NBA球队，仍旧认为球探比数据分析更重要一些。我会构想这样的场景：球队会完全依靠直觉下决定，而不管数据怎样。我不觉得球队会完全依赖数据，而不管有什么直觉。走进任何一间选秀房间，即便数据分析团队已经坐满了，但是相对于球探，他们的人数还是处于劣势。所以要是投票的话，数据分析师肯定会输。误区3：数据极客从来没打过比赛，他们不懂篮球。这是真的，没有数据分析专家打过NBA，但事实上，他们之中有很多人确实打过竞技篮球比赛，包括大学比赛。还有个事实是很多NBA主教练也没有打过NBA，有名的要数波波维奇和斯波尔斯特拉，他们俩已经连续两个赛季在总决赛中碰面了。然后，丹尼-安吉，作为球员拿过两次总冠军，但现在他是数据分析最大的拥护者之一。奥利弗：为了做好工作，你会很想去透彻得了解这项比赛，我曾经在大学打过比赛，在三级联盟打过两年（在加州理工学院）。在波波维奇是波莫纳大学的主教练时候，我和他的球队打过比赛。阿尔玛：我们是学着数学看着比赛成长的。我会毫不犹豫地说：球探会比我更了解比赛。但是，这并不意味着我们不能讨论，我不能向他们学习，不能靠他们将我的分析工作做得更好。红衣主教没打过NBA，但我觉得他已经足够成功了。误区4：数据极客认为他们是拥有“圣杯”的人，他们可以用单一的数据来衡量球员的价值，比如PER或者胜利贡献值。佚名：这个“稻草人谬误”只不过是另一个版本的“数据极客是骗子吗”罢了。那些自认为他们的衡量标准——不论是PER，或者真实正负值，还是其他的（标准）——是很有用的、包罗万象的人并不能做好分析工作。 数据统计可以洞察具体事物，而且你可以整合一些事物，得到有用的，应用更广泛的衡量标准。但要得到一个可以明确表明球员价值的衡量标准，我们还有很长很长的路要走。误区5：数据极客甚至都不看比赛。霍林格：我们看过很多场（哔...）[译注3]比赛。我不知道谣言是从哪传出来的。我向你保证，我们这些做数据分析的看过的比赛肯定比巴克利多。[译注3：原文是bleeping，应该说脏字被和谐掉的声音，估计和谐前的单词是“F口口king”]佚名：相对于传统主义者来说，我们更看重数据，但是据我所知，我认识的数据极客看过的比赛和录像，要比那些所谓的篮球人多很多。球探和球队高管往往只看部分比赛，剩下的时间就是闲聊了。但是，我真的不知道哪个传统篮球人会和我敬重的或者共事的数据分析专家看过同样多的比赛。数据极客们关心的是利用数据深入比赛，然后通过所观察到的来证明数据的意义。是的，我看过很多场比赛。我也知道人类的观察技能很差，而且被认知偏差严重影响了，因此数据分析是一个很棒的工具，它可以帮我们克服这些东西，帮我们弄清不能轻易明白的东西。奥利弗：一个好的球探和一个好的数据分析师，他们同样去看比赛。肉眼直接看到的比赛肯定比看那些数字要好很多。但是，我们通过这些数字能看到所有的比赛。这才是最重要的。他们看到了所有的细节，这些数字都可以给你讲个故事了。但看视频和看比赛能给你一些数据不能给出的东西。然后你得找人谈谈这些，你得找教练沟通交流。误区6：靠数据分析赢不了球。看看火箭吧，自从莫雷当上总经理后，他们啥都没得到。近七个赛季中的5支总冠军球队都很看重数据分析，并利用其帮助球队更上一层台阶。正如库班所说的，2011年总决赛第四场，他们决定J.J.巴里亚首发出场。最终，这变成了总决赛的关键转折点，很大程度正是数据分析所驱动的。热火决定把詹姆斯推上大前锋位置，他们改打“位置模糊”的篮球，这么做的基础正是数据分析。火箭是很擅长在选秀中淘到宝，并且能够积累天赋的球队——这也成为在2012年交易哈登的关键。库班：我们会用它来复查每样事情，挡拆、速度，只要你能叫得出名字。它通常是我们所做的假设的第一道关卡。霍林格：你不需要用数据来找出那个唯一最好的球员。但是如果能在一堆烂石头当中找到几颗钻石，你就能超越比赛，尤其是有工资帽限制的时候。数据分析替代不了勒布朗-詹姆斯。但或许我可以用它来提高挑战詹姆斯的几率。奥利弗：你认为马刺能够一直稳居联盟前列，仅仅是因为他们的天赋，因为那在八年前就被预测已经衰退的天赋吗？在选秀大会上选择科怀-伦纳德（马刺在2012年得到他）就是极具数据分析意味的选择。这是对数据界的一大证明。他们用到了很多策略来分析，进攻端的，防守端的，他们做的事情都是经过数据分析的。阿尔玛：在这方面，对我来说马刺就是最伟大的案例。他们不谈论数据分析是因为他们对一切都闭口不谈。看看这支夺冠（去年）的球队：有人是MVP候选人吗？虽然邓肯是一个特别特别伟大的球员，但是在去年，有人会觉得这支球队承载的天赋可以拿到总冠军吗？答案是没人。误区7：火箭围绕超级巨星哈登和霍华德来组建球队，证明了这是天赋的事儿，跟数据分析没关系。或者，就像巴克利所说的，“火箭一直都很烂，所以他们出击了，给了哈登一份大合同。球队变得好些了。然后，他们又出击了，拿下霍华德。球队变得更好了。”关键点：很少有人觉得2012年的哈登（当时雷霆的第六人），会成为未来的MVP候选人。阿尔玛：好吧，当莫雷得到哈登时，巴克利自己都说莫雷给的合同太大了。数据分析能够帮你识别天赋球员，能够展现出谁会成为超级球星。当我们选维斯布鲁克时，很多人都说我们脑子进水了。但是看看现在，他现在是人们口中谈论的MVP候选人。正是数据分析帮我们做出这个选择。莫雷：巴克利是对的，这一切的目的就是得到高上限的天赋球员。关键之处在于能够相出他们，千里马常有，伯乐不常有啊。那次哈登的交易，我们有六成的支持率。甚至，我们自己也有疑问。但是，你得时刻准备着，机会到来时，你才能一把抓住。别人不会傻不拉几的把好球员给你送过来。你需要有自己的策略。我们研究数据的人从不觉得靠天赋赢球是荒谬的。误区8：教练讨厌数据分析。巴尔齐莱：数据分析师通常是和管理部门一起工作，但你可能会争论说教练已经将它应用到日常基础训练中了。现在教练组越来越接近人们所想象的那种，他们会利用进阶数据来做好本职工作——像球队阵容，传球统计之类的。霍林格：我们已经见过很多例子了，比如说阵容数据，战术效率等等。交易和签约是首当其冲的，然后就是选秀了。现在我觉得它已经有点超乎人们的想象了，数据分析已经融入到日常工作中了。即便是回到15、20年前莱利和吉姆-奥布莱恩执掌教鞭的年代，他们同样在工作中用到了大量的数据统计。教练们并没有觉得这有多么先进。当时，这些工具甚至并不存在。胡比-布朗，当他在孟菲斯执教时，他有自己特有的比赛准备单，上边有所有的数据信息。而现在，有很多球队仍旧在使用这个模板。误区9：数据分析是赢球的策略阿尔玛：数据分析不是策略。数据分析是支撑伟大策略的工具。布福德：攻击数据分析的人们常常会忽略一个事实，一旦你开始记录，一旦你考虑该付多少薪水给那些得分和抢篮板的球员，一旦你意识到数据分析作为一个对比工具的价值的时候，你就会发现他们都在使用数据分析。他们或许并不赞同这种进阶数据标准，但是他们一直都在做记录啊。我觉得数据分析并不是魔幻公式，它是一种方法。
这些回帖亮了
NBA永远不会也不可能出来一项数据统计能完美的反映球员的真实水准，但是相对来说肯定是越来越准确的，这也是为什么保罗这种级别的球星每场比赛后要看自己的技术统计，最可笑的就是那种天天说我只关注比赛从来不看数据，结果又拿别人命中率说事的人
翻译作品链接:
原文标题: NBA Insider: Is It Numbers or Talent? Sorting Fact, Fiction in NBA Stats Wave
译者: ggl44
备注: 感觉翻译的不是太好，但是我已经尽了最大的努力，麻烦审稿的版主了。
翻译作品链接:
原文标题: NBA Insider: Is It Numbers or Talent? Sorting Fact, Fiction in NBA Stats Wave
译者: ggl44
备注: 感觉翻译的不是太好，但是我已经尽了最大的努力，麻烦审稿的版主了。
大数据时代，对《点球成金》印象很深
统计专业，精算方向的撸过...话说学这个真就想着有朝一日可以走进体育界...(虽然毫不犹豫地双专业了经济...)
引用3楼 @ 发表的
统计专业，精算方向的撸过...话说学这个真就想着有朝一日可以走进体育界...(虽然毫不犹豫地双专业了经济...)
撰写一个自己的公式，媲美霍林格大婶
NBA永远不会也不可能出来一项数据统计能完美的反映球员的真实水准，但是相对来说肯定是越来越准确的，这也是为什么保罗这种级别的球星每场比赛后要看自己的技术统计，最可笑的就是那种天天说我只关注比赛从来不看数据，结果又拿别人命中率说事的人
引用5楼 @ 发表的
NBA永远不会也不可能出来一项数据统计能完美的反映球员的真实水准，但是相对来说肯定是越来越准确的，这也是为什么保罗这种级别的球星每场比赛后要看自己的技术统计，最可笑的就是那种天天说我只关注比赛从来不看数据，结果又拿别人命中率说事的人
除非研究出人工智能的监视系统，方方面面的都能记录下来，经计算机计算，最近看《疑犯追踪》看得魔症了
可以看看更职业化的棒球运动
当然棒球更适合做数据分析
每一个球员 每一个PLAY都是独立分开的
引用6楼 @ 发表的
除非研究出人工智能的监视系统，方方面面的都能记录下来，经计算机计算，最近看《疑犯追踪》看得魔症了
NBA官网有啊 现在每一个球员每一个数据怎么来都能看到，除非是录像机走神了
引用6楼 @ 发表的
除非研究出人工智能的监视系统，方方面面的都能记录下来，经计算机计算，最近看《疑犯追踪》看得魔症了
智能穿戴才刚刚上路，现在只能局限于心跳之类，再发展几代，说不定运动员的身体数据就没有秘密了...
引用9楼 @ 发表的
智能穿戴才刚刚上路，现在只能局限于心跳之类，再发展几代，说不定运动员的身体数据就没有秘密了...
根据心率、神经系统变化、内分泌变化等等信息结合心理学，探测球员心理活动也算理论上可行。
引用10楼 @ 发表的
根据心跳、神经系统变化、内分泌等等信息结合心理学，探测球员心理活动也算理论上可行。
那么谁训练偷懒场上放水开小差就躲不了了
引用11楼 @ 发表的
那么谁训练偷懒场上放水开小差就躲不了了
去不成夜店了。。。。
数据常常骗人，但NBA仍然离不开数据分析
引用13楼 @ 发表的
数据常常骗人，但NBA仍然离不开数据分析
单看几项数据容易被骗，如果真能综合82games和BR，ESPN的进阶数据来看的话就基本可以准确评价一个球员了，而这些网站对于NBA的经理们又是低级数据了。
引用12楼 @ 发表的
去不成夜店了。。。。
万一数据发现适当夜店有助于放松肌肉呢
没人吐槽我大嘴库班只弱弱说了一句话么。。。
显然是数据+感性理解
引用13楼 @ 发表的
数据常常骗人，但NBA仍然离不开数据分析
不是数据骗人 只是解读数据的方法不够完善