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数据分析之于篮球的意义
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网易体育12月29日报道：2012年12月，ESPN的数据大师约翰-霍林格加盟孟菲斯，担任篮球运营部主管。“8年前，这是无法想象的，那时候没几支球队对数据分析感兴趣，个别投资这个领域的队伍也不会公开承认，他们请来的分析师的名字甚至不会出现在他们的名录上，他们害怕被外界嘲笑，”霍林格说。没错。同样崇尚数据分析的达雷尔-莫雷在07年担任总经理的时候，整个联盟为之震惊——那年月，职业篮球队都是由圈内人，如莱利、安吉和伯德们在操控，而莫雷取代的还是曾经辅佐、费奇、汤姆贾诺维奇等名帅，在火箭工作了26年且过去10年都担任总经理的道森。“亚历山大雇了一个呆子，太荒谬了。”——这个呆子，用他的数据分析理论，让火箭以一种前所未见的方式完成了重建……之于球队建设日这天下午，莫雷正在休斯敦郊外看他的儿子踢足球。刚刚过去的夏天，他拆散了一支距离季后赛仅差2场胜利的队伍，而他得到的，是尚未证明自己的和（可以想象他面临的质疑）。他的黑莓手机突然响起，是雷霆总经理萨姆-普雷斯蒂。然后，一笔震惊联盟的交易诞生了：火箭用马丁、兰姆（一名新秀）、两个首轮选秀权和一个次轮选秀权换来詹姆斯-。貌似没什么大不了，他只是幸运而已，如果雷霆没有决定交易哈登，火箭就没有机会得到他，就连莫雷自己也承认，他只有5%到10%的机会得到哈登。但一切又绝不是运气可以解释的。自莫雷上任后，火箭特别重视第二轮选秀。莫雷认为，很多被低估的资产都埋在那里，所以，他们在第二轮选秀上投入的精力比其他球队多得多。10年前，崇尚比尔-詹姆斯数据分析理论的总经理比利-比恩，就是通过类似的“慧眼识珠”，率领身处小球市、薪金总额在美职棒联盟垫底的奥克兰运动家队完成20连胜的历史纪录。很多球迷认为，这是亚历山大抠门的体现，所以，近些年尽管莫雷为业内大多数人认可，但来自球迷的质疑声也一直包围着他——他总是在培养新人，送走新人，仿佛是在循环，莫雷只是个淘宝客，直到哈登的到来，人们才恍然大悟。比如，07年他用创纪录的100万美元购买超音速队的第二轮选秀权，在享受了两年神鸟高飞的赛季之后，就与国王、尼克斯达成三方交易，兰德里成了换来马丁的重要筹码，而马丁，是休斯敦如今得到哈登的关键。09年麦蒂赛季报销，莫雷送走老将阿尔斯通，换来洛里，布鲁克斯成为主控，火箭时隔12年首次突破季后赛首轮。在小布打出场均19分的赛季后，莫雷又将他送去太阳，扶正洛里。洛里没有让人失望，甚至比小布更出色，但他飞涨的身价，让莫雷再次做出交易，将他送到多伦多，换来一个乐透选秀权，而这也是哈登交易的另一关键筹码。哈登的到来，意味着火箭自姚明时代结束后第一次拥有了特权球员。而休斯敦的重建，并没有通过摆烂博选秀的方式来实现（连续三年西部第9），同时，火箭也没有像大多数球队那样安于中流。不摆烂，又要重回强队行列——在整个NBA历史上，这样的例子也不多见，因为它难度太大（大牌们一心想着纽约或洛杉矶，要么就是去跟另一大牌配对儿。）——莫雷用一种霸气的方式，反击了质疑他的人。“不到10年的时间，数据分析理论在NBA崛起了，联盟有至少三分之二的队伍在这个领域进行了投资，而火箭雇佣莫雷，是一座里程碑，”加盟灰熊管理层之际，霍林格说。之于球队战绩当然，不是所有球队都相信数据分析，比如费城76人，今年夏天，他们本有机会得到莫雷的助手Sam Hinkie，但在面试了包括Hinkie在内的几位出色的分析师之后，他们还是选择了以传统方式运营球队的前76人主帅Tony DiLeo。但数据分析理论起到的积极作用，在2010年就得到了证实：《华尔街日报》通过调查发现，联盟有一半的球队至少拥有一名数据分析师——他们在比赛期间、选秀大会以及交易截止日做着决定。而这些球队中的大多数，战绩都非常不错，包括魔术、小牛——他们会让数据分析师跟队。这15支在数据分析领域投资的队伍，当季平均胜率达到59.3%，另外15支仅40.7%，其中只有3支球队——太阳、爵士和老鹰——进入季后赛。比较有代表性的就是雷霆。他们的总经理萨姆-普雷斯蒂——当年在马刺担任国际部球探，正是由于他的力荐，马刺用第28顺位选秀权选择了托尼-帕克——也是一位数据分析方面的专家，ESPN杂志在8月份特别刊登了一篇特写，介绍普雷斯蒂是如何通过篮球分析理论经营球队的。过去几年雷霆的进步无需多提，回忆一下两个月前的那笔交易吧，当哈登被交易的时候，普雷斯蒂被骂得体无完肤，但2012-13赛季进行了三分之一之后，看看排行榜：雷霆21胜5负，联盟第一；马丁场均15.7分，三分球命中率45.8%，最佳第六人的有力争夺者。（这并不是说马丁比哈登优秀，但考虑到俄克拉荷马当地的球市和雷霆老板的财产状况——如果雷霆的老板是保罗-阿伦，他们当然会毫不犹豫地留住哈登，普雷斯蒂通过自己的分析，做出了最完美的交易。）具体到比赛当中，数据分析的意义就更加明显了。《点球成金》（也就是讲述比利-比恩借助比尔-詹姆斯的数据分析理论带领小球市球队通向成功的那部小说）的作者迈克尔-刘易斯09年写过一篇题为“非数据型全明星”的文章，指出是如何为了帮助球队而牺牲自己的技术统计。但细读文章之后你会发现，尽管巴蒂尔牺牲了自己的数据，但他也是通过数据分析，体现自己的价值。通常，巴蒂尔会在比赛开始查看大量的资料，这些资料将球场分成很多区域，并且计算出了巴蒂尔将要盯防的球员在不同位置、面对不同程度的防守、以及不同的方式——单打、挡拆或者背身等投篮的效率。比如，“数字告诉他从右侧突破的时候是NBA效率最高的得分手；而从左侧突破会毁了他的球队。“史蒂芬-杰克逊，”巴蒂尔指出，“数据分析他从右侧突破更有威胁，但他却更喜欢从左边突——频率是一般人的两倍。”巴蒂尔一直保持着数据分析的习惯，所以年已34岁的他，仍然是联盟一流的防守球员——本赛季由他盯防的球员，每回合只能得到0.721分，他的防守，比联盟89%的球员都要出色。之于媒体受众对于大多数球迷来说，他们面临这么一个问题：他们没法看每场比赛，只好靠数据来分辨，但随处可见的技术统计往往会令他们感到困惑——为什么杰森-科林斯这种每40分钟才盖一个帽、根本投不进球（一个大个子命中率41%）、每五分钟才抓得到一个篮板的长人，凭什么成为2003年网队的总决赛首发中锋？布鲁斯-鲍文这个数据平淡无奇，抢断毫不华丽的家伙，防守却远比连续三届抢断王艾弗森强大？阿马尔-斯塔德迈尔职业生涯场均1.4盖帽8.8篮板、加内特在凯尔特人期间也就场均8篮板+1帽，但KG的防守和斯塔德迈尔，那就是水泥和泥水之别？
所以，当记者编辑向球迷述说这些事实的时候，他们需要加以解释：艾弗森的抢断具有赌博的味道，他被对手直接突破得分的比例，排名联盟前列，而他的在场与不在场球队每100回合的失分，可以从另一方面说明他的防守并不出色。他们还可以告诉球迷：2007-08赛季的KG每回合只让对手得到0.764分，而那一年，对手每回合可以在小斯面前拿到0.966分，联盟只有34%的球员这项统计不如小斯。当然，在这个提倡数据公开化的时代，球迷可以自己通过查询计算，更深入地了解比赛，前文不断提及的比尔-詹姆斯，也是从一名疯狂的球迷，成为一位数据大师的。而身为一名媒体人，霍林格进入灰熊管理层，则意味着数据分析已全面渗入NBA的球队建设与技战术发展了。
本文来源：网易体育
责任编辑：黄宇_NS1604
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数据来源：NBA中国官网
requests 用于解析页面文本数据
pandas & 用于处理数据
（因为为现役球员，故需注明时间节点）
&得到了数据，这下就好办了
先上简单粗暴够用的代码
import requests
2 import pandas as pd
3 user_agent = 'User-Agent: Mozilla/4.0 ( MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)'
4 headers = {'User-Agent':user_agent}
5 url='/static/data/league/playerlist.json'
6 #解析网页
7 r=requests.get(url,headers=headers).json()
8 num=int(len(r['payload']['players']))-1 #得到列表r['payload']['players']的长度
9 p1_cols=[] #用来存放p1数组的列
10 p2_cols=[] #用来存放p2数组的列
11 #遍历其中一个['playerProfile']，['teamProfile'] 得到各自列名，添加到p1_cols和p2_cols列表中
12 for x in r['payload']['players'][0]['playerProfile']:
p1_cols.append(x)
14 for y in r['payload']['players'][0]['teamProfile']:
p2_cols.append(y)
16 p1=pd.DataFrame(columns=p1_cols) #初始化一个DataFrame p1 用来存放playerProfile下的数据
17 p2=pd.DataFrame(columns=p2_cols) #初始化一个DataFrame p1 用来存放playerProfile下的数据
#遍历一次得到一个球员的信息，分别添加到DataFrame数组中
19 for z in range(num):
player=pd.DataFrame([r['payload']['players'][z]['playerProfile']])
team=pd.DataFrame([r['payload']['players'][z]['teamProfile']])
p1=p1.append(player,ignore_index=True)
p2=p2.append(team,ignore_index=True)
24 p3=pd.merge(p1,p2,left_index=True,right_index=True) #数据合并
25 p3.to_csv('f://NBA//nba_player.csv',index=False)
&只能说简单粗暴，25行代码搞定，恩，不过数据已经拿到手。
接下来查看一下
数据量不大，也可以用EXCEL来'偷窥'
&拿到数据，总得稍微把玩一下，才对得起这堆数据，不然和撩到了步行街标准9分妹子就分手有什么区别呢？
了解下基本的数据情况
截止全明星赛前有449名现役球员
那么各球队球员数量具体是多少呢？
老詹的骑士还差个控位，湖人在为明年做准备
&很想了解下NBA球员国籍'country'的情况
&也就是说449名现役大名单球员里，有340名美国佬咯，螺旋稳
亚洲帅哥2枚，格鲁吉亚的Zaza Pachulia 和 以色列的Omri Casspi 撑场
非洲在大帝的领导下，率将领14名出征，NBA官网上28卡国籍是刚果。
&欧洲55人；大洋洲8人(澳大利亚7人，新西兰1人)；南美12人；还有4人，暂且未知（NBA数据库未补充）
&接下来，看一下现役球员中，每一届球员的情况
&98届的&Vince Carter，Paul Pierce，Dirk Nowitzki &
99届的Manu Ginobili，Jason Terry，Metta World Peace &&
00届的Jamal Crawford，Mike Miller
01届的Tyson Chandler，Pau Gasol，Richard Jefferson，Joe Johnson，Tony Parker，Zach Randolph
02届的Matt Barnes，Mike Dunleavy，Udonis Haslem，Nene，Luis Scola
终有一天他们会离去，就像去年夏天的Tim,Bryant 和 Kevin
还是那句话，老兵不死，只是凋零。
03白金一代也只有12人在战斗了，当安东尼顶替乐福进入16/17/全明星赛时，老詹说自己不再是年龄最大的那位了，当时的你又在想啥呢？
这里我们需要再看一项数据，就是NBA现役球员的NBA平均职业生涯年龄是多少呢？
现役球员平均职业年龄为4.76年。
新生代球员配上新时代的体系及打法，NBA也是越来越好看，越来越激烈。每一位成功的球员都是为那个时代而生的。
下面，我们看一个很有意思的数据
现役NBA球员，最受欢迎的号码前5是哪几个号码呢？
只能说，666。原来5号，8号这么受欢迎。
&还有，我们平时看NBA,主播评论员都是只说美国人的lastName，所以有时候一个队有几个汤普森或者约翰逊，满脸茫然
&朋友，我会告诉你，共有7个约翰逊，统统来自美国。东部4个约翰逊，西部3个约翰逊。
热火VS快船比赛解说可能就是，约翰逊外线传球给约翰逊被杀出来的约翰逊抢断成功，掩耳不及迅雷之势传给快下的约翰逊，轻松扣篮得手。
&那球员的位置分布怎么样呢？小球时代，自我感觉整个联盟后场球员会遥遥领先前场球员，一起来看看，果不其然。
今天就聊到这里吧
还有许多有趣的字段，有待开发。无兄弟，不篮球，期待与大伙一起为了我们兴趣，一起讨论交流，
I am a JRS，We are family ,他强任他强。
&小白一枚，能力有限，做的不好的地方，尤其是逻辑与思维上的东西，需要大神们看到了多多指教和斧正buddyquan。
小白博客：
QQ: 小白爬虫求带
阅读(...) 评论()在 NBA 做数据分析师是什么样的体验？
北京时间 12 月 6 日，数据分析是 NBA 球队选拔球员的重要手段，许多球队已经拥有专门的数据分析部门，76 人队也十分重视此方面的研究。凭借选中的优质新秀恩比德和西蒙斯，他们完美地完成了重建。数据分析功不可没，而且他们的数据分析部门还有两位华人数据分析师 :Michael Lai、Tica Lin。能够在 NBA 工作是很多人的梦想，Michael Lai、Tica Lin 就在接受新浪 NBA 前方记者专访时，讲述了自己成为分析师的经历，同时也给想要到 NBA 工作人提出了建议。" 我的角色是数据分析师（Data Scientist），因此我的工作包括数据分析以及支援篮球运营及相关领域的分析。"Michael Lai 说，" 我多数时间是一个程序员，所以我要做很多的程序工作以及数据工程，将这些一起建立成数据库，然后我再对专门的数据进行分析。"" 我的角色是 UX 体验开发人员（UX Experience Developer），我的工作主要是设计和开发内部的工具，以支持和满足教练的要求，基本上是输送分析结果到球队。"Tica Lin 说，" 我对我们网站用工具的进行界面设计和交互设计，比如我们有管理界面，在那里我们的经理们会看到数据以及 NBA 联盟的信息、球员的信息等。"两人最终获得 76 人工作机会的过程有所不同。Michael Lai 为在 NBA 球队工作的目标做了跨行业的努力，而 Tica Lin 则是通过参加数据分析的竞赛得到了 76 人主管的赏识。" 我曾经是做金融的。我一直对 NBA 充满兴趣，我决定要去为一支 NBA 球队工作。我学了一些课程来设计程序，而且已经有了数据分析的背景，所以在我完成一些课程之后，就到 IBM 做了策略咨询和数据科学方面的顾问，随后我就开始申请 NBA 方面的工作，最终我得到了我现在的这份工作。"Michael Lai 说。
本文来自东方体育
(京ICP0000007) &NBA球队战斗力趋势分析！数据图表说话......
&1.看图战斗力见顶，背靠背难有作为，骑士化学反应良好.升级可期！2.主场优势强悍，未获庄家认可，主场才让2.5分，表现弱势。看图雷霆大威少，状态正佳，赢球值得期待。3.尼克斯走过平庸的大半赛季，看图战斗力横向 纵向比还是要高一点点。盘口让分不多。可以一搏。4.掘金最近表现强势，争取季后赛门票，不容有失....5.战力莫名消失，看图跌势深不见底，庄家严重高估。魔术有望带走盘口.
[&此帖被玮NBA战力榜在 20:21修改&]
hupu老哥！本人观点仅供参考！你也可根据战力趋势图，自己斟酌买那个队。本楼主每轮的nba球队战力和庄家计算的nba球队战斗力几乎相同！预测比赛也是各有千秋....相关性甚至好过盘口！
nba摆烂队:尼克斯，太阳，湖人，国王！这几个队不碰为妙，重点尼克斯好像很牛的样子，其实球员都是烂泥扶不上墙....
明天继续吗
红3黑2，净赚1
引用4楼 @ 发表的:红3黑2，净赚1hupu雷霆乌烟瘴气！我要来改改这个风气......做专业数据分析
1.投资一场比赛，赛前工作必须做到位：当我们把所有信息都能客观呈现在眼前。结合成熟的理论！比赛的趋势是可以判断的！
1.骑士赢盘 算运气不错！
2.雷霆赢球情理之中。
3，尼克斯输球：尼克斯 波神不上。这个球员 +2分的比赛影响力！应该避开。赛前没关注新闻！哎
4.掘金战意占优，打球人多！
5、今天勇士跌的那么多了...确实该反弹了！其实勇士落后76人16多分，能翻盘赢球..反弹意愿强烈。何况这个垃圾魔术战斗力差过76人！我也是睁眼瞎！反弹理论不用。最少避开是可能的。选的比赛有点多，其实哪有那么多机会！！！
引用5楼 @ 发表的:hupu雷霆乌烟瘴气！我要来改改这个风气......做专业数据分析
1.投资一场比赛，赛前工作必须做到位：当我们把所有信息都能客观呈现在眼前。结合成熟的理论！比赛的趋势是可以判断的！
1.骑士赢盘 算运气不错！
2.雷霆赢球情理之中。
3，尼克斯输球：尼克斯 波神不上。这个球员 +2分的比赛影响力！应该避开。赛前没关注新闻！哎
4.掘金战意占优，打球人多！
5、今天勇士跌的那么多了...确实该反弹了！其实勇士落后76人16多分，能翻盘赢球..反弹意愿强烈。何况这个垃圾魔术战斗力差过76人！我也是睁眼瞎！反弹理论不用。最少避开是可能的。选的比赛有点多，其实哪有那么多机会！！！魔术为了高顺位，摆烂意图明显，整场比赛毫无战意，应付式的带球到前场投个篮，然后就退防，没人想过争抢前场篮板，退防也慢悠悠，看球不看人
发自手机虎扑
引用6楼 @ 发表的:魔术为了高顺位，摆烂意图明显，整场比赛毫无战意，应付式的带球到前场投个篮，然后就退防，没人想过争抢前场篮板，退防也慢悠悠，看球不看人摆烂球队 还有个魔术！但是不要赢球 也别墅那么难看啊！是啊，其实只要摆烂，心气都丢了！比赛没开始 已经输3分
所以楼主不再更新了？
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NBA球队数据分析 最诡异的就是雷霆！
东部得分最少球队：芝加哥公牛芝加哥公牛今夏损失韦德、巴特勒之后，再无巨头，新人的进攻天赋也一般，所以得分倒数第一，东部排名倒数第一是公牛公牛就毫不奇怪了，因为天赋决定进攻，但进攻不一定决定票房，有趣的是公牛的上座率一直是联盟第一，可见芝加哥人对于篮球的热爱有多么深。东部最火热球队：克里夫兰骑士骑士场均得分111.4分排名联盟第三，场均失分107.9排名联盟25位，防守比勇士还要“浪”，但是他们确实目前联盟最火热的球队——11连胜，排名已经上升到东部第二，靠的是什么？詹姆斯！自从球队主力控位罗斯伤退之后，骑士的战绩不退反进，原因是詹姆斯接任了罗斯的控位角色，詹姆斯有着极强的组织能力，有着罗斯缺乏的传球视野，能带动球队进攻把队友调动起来，加上强大的个人单打能力，可以说詹姆斯转打控位之后一个人盘活了整支球队。西部失分最少球队：圣安东尼奥马刺