这个NBA的高阶数据在哪可以看见?_百度知道
这个NBA的高阶数据在哪可以看见?
我有更好的答案
nba的这样的数据，在虎扑NBA专区、新浪NBA专区、腾讯NBA专区和NBA官网上都有！
推广部主管
为您推荐：
其他类似问题
nba的相关知识
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。裸分是什么意思？_百度知道
裸分是什么意思？
综合、基本能力测试的成绩 不包括艺术类加分，如只包括语、外、数
其他特长加得分
最高好像是20分。 回答者:爸妈de乖女儿 - 试用期 一级 6-25 10:52 提问者对于答案的评价: 谢谢了! 您觉得...100分裸跪求! 我想重装系统,求方法!还有怎样才能把硬盘中的数据... H级的钻石属于什么档次,19分的裸钻大概多少钱...
1条折叠回答
为您推荐：
其他类似问题
您可能关注的内容
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。虎扑网友在哪里查的篮球高 阶数据?_百度知道
虎扑网友在哪里查的篮球高 阶数据?
我有更好的答案
高阶数据一般是从bbr即basketball-reference查的还有stat-nba虎扑本身也提供投篮热区的数据
为您推荐：
其他类似问题
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。都在吐槽CBA只有基础数据没有高阶数据，我推荐一些适合CBA的高阶数据吧
NBA的高阶数据太多了，全部搬过来，我觉得也不见得就一定适合CBA所以我选了一些NBA中，我个人感觉比较适合CBA采用的主流高阶数据。以下高阶数据全部来自于NBA，部分是免费公开的，部分则是NBA的专门数据公司拥有，各个球队总经理花钱才能买到的，对于这部分收费数据，我个人觉得CBA可以暂时不推行，主要推行免费类数据比较好。一、基础数据的率比数据& 1）助攻率：每100次控球能形成的助攻数& 2）篮板率：比赛中每100次投篮不中你能抢到的篮板数& 3）抢断率：你对位球员每100次控球（包括他的传球及接球）你能抢断他的次数& 4）盖帽率：你对位球员每100次投篮你能封盖他的次数& 5）失误率：每100次控球的失误数这一大类数据我觉得很重要，直接将基础数据全部效率化，这是基础数据走向高阶数据的一个起步阶段二、球权类数据& 1）球员使用率（USG%）& 2）场均触球数、每次触球得分& 3）场均控球时间这类数据说白了就是衡量一个球员的粘球程度，粘球指数多高。二、投篮细节数据& 1）球员平均出手距离& 2）篮下命中率、近距中投命中率、中距中投命中率、远距中投命中率& 3）真实命中率反映球员的投篮细节数据，简单的命中率显然是无法反映这些情况的。四、综合效率类数据& 1）进攻WS、防守WS& 2）霍林格系效率数据（per）& 3）进攻贡献值（ORPM）/进攻贡献值（ORPM）/综合贡献值（RPM）& 4）胜利贡献值（WAR）& 4）真实胜负值（Treg）（这个在NBA属于收费类数据）Treg这个数据相对来说，采集难度太高，即便在NBA也是属于收费类数据。所以我觉得相对比较适合CBA开展的就是RPM系数据（胜利贡献值），包括ORPM和DRPMRPM数据目前也被公认是能够比较客观反映球员攻防贡献的综合数据，风头在曾经的per值之上
这些回帖亮了
13助攻可以统计为0助攻的联赛也配有高阶数据？
阁下何不同风起 扶摇直上九万里
发自手机虎扑 m.hupu.com
连数据统计都记不明白的联赛还想着高阶数据？
走都不会就想飞了
快别好高骛远了
要什么自行车阿
13助攻可以统计为0助攻的联赛也配有高阶数据？
快别好高骛远了
要什么自行车阿
其实就数据建模来说，WAR是最科学合理的，它是现行高阶数据中，唯一比较全面考虑了球员在场时队友的强弱情况、以及对手的强弱情况的胜负值数据。它非常准确的分离了队友和对手强弱对于球员表现的影响，避免了类似于“我每次都负责盯防对方得分王，导致我防守效率很差，他每次都盯防对面的蓝领球员，所以看起来他的防守效率很高”的问题WAR考虑了这一点，做了很好的纠正。新一版的WAR还修正了队友的影响因素，换句话说，你在场的时候，球队赢分多，但这并不能直接换算到你的个人胜负分上，如果和你同场的队友他们本身都很强，赛季平均胜负值都很高，那么即便你和他们同时在场的时候球队赢分多，也不能说明你的作用就有多大，很可能是托了他们的福，你只不过是凑数的。新版WAR就修正了这一点，队友很强的话，即便球队赢分多，你也很难刷到高war值；队友都是弱鸡，你在场时即便球队输分，你的WAR也不一定难看。我个人认为WAR比真实贡献值RPM更好。
[&此帖被wdnstccg在 01:23修改&]
连数据统计都记不明白的联赛还想着高阶数据？
走都不会就想飞了
阁下何不同风起 扶摇直上九万里
发自手机虎扑 m.hupu.com
不是…数都查不明白 还要算率？这就好比你加法都算不对 老师硬教你除法 那不是要难哭了…
发自手机虎扑 m.hupu.com
关键是现在连基础数据都没有！
先把基础数据做好再说。
发自手机虎扑 m.hupu.com
13次助攻都能给记成0次
做基础数据统计的，就是这样的一群土鳖，不就是一个笑话嘛
基础数据都是笑话，谈什么高阶数据
同志，我也想一夜打败蒋介石解放全中国啊。
引用3楼 @ 发表的:
其实就数据建模来说，WAR是最科学合理的，
它是现行高阶数据中，唯一比较全面考虑了球员在场时队友的强弱情况、以及对手的强弱情况的胜负值数据。
它非常准确的分离了队友和对手强弱对于球员表现的影响，避免了类似于“我每次都负责盯防对方得分王，导致我防守效率很差，他每次都盯防对面的蓝领球员，所以看起来他的防守效率很高”的问题
WAR考虑了这一点，做了很好的纠正。
新一版的WAR还修正了队友的影响因素，换句话说，你在场的时候，球队赢分多，但这并不能直接换算到你的个人胜负分上，如果和你同场的队友他们本身都很强，赛季平均胜负值都很高，那么即便你和他们同时在场的时候球队赢分多，也不能说明你的作用就有多大，很可能是托了他们的福，你只不过是凑数的。
新版WAR就修正了这一点，队友很强的话，即便球队赢分多，你也很难刷到高war值；队友都是弱鸡，你在场时即便球队输分，你的WAR也不一定难看。
我个人认为WAR比真实贡献值RPM更好。
war的问题在于，容易夸张化球员之间的差距，造成两级分化。
最近重新拾起cba数据，看到国区有人讨论这个就来凑个热闹。我在今年的球员个人数据分析中加入了13项高阶数据：TS%和:eFG%这俩评估命中率的比较好做。助攻率，篮板率（包含进攻篮板率和防守篮板率），盖帽率，抢断率，失误率 & 这几项涉及到对手球队数据，在整理对手数据的时候要费一点时间。USG，PPR（评估纯控卫指数）比较好算。Ortg，Drtg（进攻效率和防守效率），计算难度不亚于Per。但是球员个人防守效率计算出来很狗血的，纯蓝领防守型球员在里边根本没啥存在感。Per就不说了，公式就能写半个屏幕。WS争议很大，就没加入，但是也能做。其余的，WAR不了解，不知道能不能做。场均触球数、每次触球得分 &场均控球时间 & 球员投篮热区统计 &&RPM 这些高阶数据，还有球员进攻方式选择（挡拆持球 &绕掩护 &面框单打 反击 定点跳投）只依据cba现有的基础数据根本做不出来。
[&此帖被最爱中宇在 19:00修改&]
引用1楼 @ 发表的:13助攻可以统计为0助攻的联赛也配有高阶数据？
球队可以自己请个技术统计员自己统计了…技术台指望不上啊。
先把基础数据数明白再说吧
能把得分 助攻 篮板 失误记明白就不错了 也不知道记录台的人到底懂不懂球 能不能理解什么是助攻 失误 真是职业联赛
基础数据都不会，拉倒吧，跟打班赛似的
CBA又不是职业联赛
虎扑招人吧。。。。。。。！
引用18楼 @ 发表的:
虎扑招人吧。。。。。。。！
这个虎扑真做不了啊，必须有专门的数据公司，而且各队经理还要愿意花钱买这些数据，这些公司才能生存啊。
支持！&不过在楼主的设想付诸实践之前，当务之急是先让记录员弄清楚啥是助攻和抢断。。。
您需要登录后才可以回复，请或者
902人参加团购639.00元&1199.00元
157人参加团购99.00元&329.00元
563人参加团购88.00元&229.00元
26人参加团购169.00元&359.00元
66人参加团购19.00元&49.00元
35人参加团购169.00元&299.00元
671人参加团购139.00元&599.00元
44人参加团购39.00元&99.00元
118人参加团购69.00元&149.00元
403人参加团购193.00元&569.00元
156人参加团购329.00元&999.00元
69人参加团购59.00元&152.00元05:03:24 UTC
#第一部分：基本数据
#.数据总览
（数据来自BBR：
上赛季，书豪出场71次，首发33次，场均出场28.9分钟，场均12.5分+2.6板+4.1助+1抢断+2.5失误；而本赛季，书豪出场74次，首发30次，场均出场25.8分钟，场均11.2分+2.6板+4.6助+1.1抢断+2.2失误。
本赛季，书豪的上场时间再度缩水3.1分钟，达到了除新秀赛季外的新低25.8分钟，受此影响，场均得分较上赛季下降1.3分；与此同时，本赛季的两分球命中率以及整体命中率也有不同程度下滑，均达到了除新秀赛季外的新低，但三分球命中率稳步提升；但在上场时间减少的情况下，场均助攻却增加了0.5个，场均失误也有所下降。
为了排除上场时间的干扰，我们假设效率不变，得出林书豪的 36分钟数据，如下图：
当转化为每36分钟的数据时，上赛季书豪场均15.6分+3.3板+5.2助+1.2断+0.5帽+3.1失误，而本赛季书豪场均15.7分+3.7板+6.4助+1.5断+0.6帽+3.1失误。
总结：就基本数据来看，本赛季书豪的命中率下滑明显，但得益于出手次数的增加，场均得分基本持平，而盖帽、失误情况也与上赛季不相上下，篮板、抢断效率较上赛季小幅提升，助攻效率显著提升。
#.投篮数据
（来自NBA官网：
赛季/赛季投篮热区图对比
赛季投篮区域分布
赛季投篮类型分布
总结：投篮区域选择方面，与上赛季相比最大的变化就是增加了中距离的出手，但底角三分出手有所减少；命中率方面，本赛季中距离表现不尽如人意，但篮下及三分线外保持了一贯的水准；投篮类型方面，绝大部分的进球是通过上篮及跳投实现，得分手段略显单一。
总体来说，本赛季的投篮效率下降十分明显，亟需改善。
附录1：赛季，林书豪一共命中277个进球，其中101个来自于队友的助攻，以下是助攻来源分布
附录2：赛季各项数据单场最高 （数据来自
#第二部分：高阶数据
（数据来自
备注：红色为较上赛季退步，绿色为较上赛季进步
PER：本赛季林的命中率有所下滑，但助攻率AST%上升明显，使得PER较上赛季上升；
DRB%、TRB%、AST%、STL%、BLK%、TOV%等数据均有所提高，说明本赛季防守效率继续稳步提升；
本赛季真实命中率TS%较上赛季有较大下滑，这与前文提到的投篮效率下降吻合；
ORTG和DRTG、On Court方面，受到球队整体实力拖累，较上赛季有不同幅度下降，但On-Off有所上升，从侧面证明了书豪对于比赛的正面影响。
##真实正负值（Real Plus-Minus）RPM
数据来源（
科普：真实正负值（RPM）与正负值（+/-）相似，但正负值只显示每个球员在场上时的净胜分，这就带来了问题：实力较差的球员在和优秀的队友一起上场时能获得不错的正负值；实力不错的球员却可能因为差劲的队友而被拖后腿。RPM便旨在解决这一问题，去除队友实力的影响，揭示球员的真实球场作用，RPM 模型还提供了分类数据，以显示球员在攻防两端的不同贡献，它们分别是进攻真实正负值（ORPM）和防守真实正负值（DRPM）。
进攻真实正负值（ORPM）、防守真实正负值（DRPM）和胜利贡献值（WAR）方面，林书豪均领跑全队，并且其各项指标均位于联盟控卫前列；
值得一提的是，湖人队内仅有两位球员真实正负值为正值，分别是林书豪的1.65和普莱斯的0.56。
#第三部分：sportVU数据
数据来自于NBA官网（
备注：搜索条件为上场次数≥20
#.速度和距离（Speed and Distance）
在总跑动距离（Distance Traveled）方面，林书豪以133.3英里位于联盟第115位，在湖人仅次于韦斯利约翰逊位列第二，队内前五依次是韦斯利约翰逊（149.7英里）、林书豪（133.3英里）、ED戴维斯（130.9英里）、乔丹希尔（123.2英里）艾灵顿（118.0英里）；
平均跑动速度（Average Speed）方面，林书豪以4.2英里/每小时位于联盟第236位，在湖人队内排在第4位，队内前五位依次是普莱斯（4.4英里/小时）、克拉克森（4.4英里/小时）、ED戴维斯（4.3英里/小时）。
#.触球和持球（Touches/Possession）
总触球次数（Total Touches）方面，林书豪以4166次位列联盟第57位，湖人队内第一；
在场均触球次数（Touches per game）方面，林书豪以场均56.3次位于联盟第97位，湖人队内第二，队内场均触球次数最高的是科比，达到66.8次；
每场前场触球次数（Front Count Touches per game）方面，林书豪以场均48.3次位于联盟第76位，湖人队内第一依然是科比，达到了59.7次；
备注：关于场均触球次数，考虑到上场时间的差异，我们将均（前场）触球数除以场均出场时间，得到“平均每分钟（前场）触球数”，再进行比较；林书豪的平均每分钟触球数为2.182次，平均每分钟（前场）触球数为1.872次,分别位于队内第一和第二。
每场篮下触球次数（Close Touches per game）方面，林书豪以场均0.8次位于联盟第284位，队内位于第九位，而ED戴维斯（4.3次）、布泽尔（3.6次）、布莱克（3.4次）三位内线则毫无悬念的占据了前三；
每场肘区触球次数（Elbow Touches per game）方面，林书豪以场均0.8次位于联盟第297位，湖人队内第九位；
每次触球得分（PTS Per Touch）方面，林书豪以0.2分位于联盟第340位，队内11位，队内最高的为尼克扬的0.478分。
每次前场触球得分（PTS Per Front Coun Touch）方面，林书豪以0.233分位于联盟第408位，队内第12位，队内最高为尼克扬的0.543分。
与上赛季相比，本赛季在上场时间有所减少的情况下，场均前场触球，场均触球时间都有所增加，但每次触球得分与每次前场触球得分都有所下降，再次验证半赛季投篮效率的下降。
#.传球（Passing）
场均助攻（AST per game）方面，林书豪以4.6次位于联盟第52位，控卫第20位，湖人队内第二，第一为科比的5.6次；
场均传球（Passes per game）方面，林书豪以40.1次位于联盟第100位，湖人队内第二；
场均助攻机会（Assist opportunities per game）方面，林书豪以8.9次位于联盟第56位，湖人队内第二；
场均助攻创造得分（Points created by assist per game）方面，林书豪以10.1分位于联盟第58位，湖人队内第二。
失误情况（数据来自 ：
助攻情况（数据来自 ：
就传球风格来说，书豪更偏向于助攻给篮下的队友，因此助攻质量较高；另外，在传球失误的控制上也初见成效，本赛季的“助攻/传球失误比“（备注：“助攻/传球失误比”不等同于传统的“助攻/失误比”）高达3.9，远远超过上赛季水平。
#.防守影响力（Defensive Impact）
林书豪每场让所防守球员在篮下投篮（Opp FGA at Rim per game）2.4次；
每场让对手在篮下得手（Opp FGA at Rim per game）是1.1次，
而对方的命中率（Opp FGP at Rim）仅为44.8%，这一数据排在联盟第33位；
同时，林书豪也是是湖人队内唯一一个可以将对手篮下命中率限制在50%以下的球员。本赛季的书豪在防守端表现较为出色，在近筐区域的防守上甚至可以称为优秀
#.突破（Drives）
上赛季书豪场均突破7.3次，队内第一，全联盟第18，突破命中率以48.8%排在联盟第116位；
本赛季，林书豪场均突破6.5次，依然是队内突破王，但只位于联盟第51位，突破命中率也下降2.8%，以46.0%位于联盟第201位。
#.接球投篮（Catch and Shoot）&运球投篮（Pull Up）
接球投篮有效命中率（Catch and Shoot eFG%）方面，林书豪以52.9%排在173名，而上赛季这一数据为60.8%，位列第72位；
运球投篮有效命中率方面，林书豪以42.7%位于联盟第147位，而上赛季这一数据为37.7%，位列联盟第245位。
[color=red]备注：本文所涉及数据均来自于网络，加之本人水平有限，纰漏在所难免，如有错误，欢迎指出。如需转载，请注明出处。[/color]
05:06:16 UTC
謝謝17啊，百忙之中還幫忙把這賽季的數據弄出來，先頂後看囉！
05:11:20 UTC
謝謝17啊！我也先讚晚上再來看。
(看见新生命)
06:32:09 UTC
07:10:02 UTC
谢谢17花费很多心力整理的数据！
投篮图比较，底角出手少了，是因为他更多的选择更接近篮筐投中距离吗？
林的RPM让摆烂的湖人警惕了。
林的平均跑动速度竟然输给ED
林的场均助攻没有很多，竟然也排名控卫20了啊
失误方面，比较两个赛季，林的失误减少很多的是在传球失误
突破方面，出手少 了一些，命中却下降了不少。
(gogoletsgo)
07:22:06 UTC
先顶支持，看这数据，还有谁说我林不值800w来着?
(春山如笑)
07:22:30 UTC
謝謝17啊，感觉现在数据分析好犀利啊
07:28:55 UTC
抢下前十，坐住了，慢慢看，多谢楼主的数据文，就喜欢这一口儿
(六号旅行者)
08:02:11 UTC
数据非常翔实，感谢分享。林的实力足以担任联盟一半球队的首发PG，同时也证明林能成为季后赛球队的首发PG
(我在风中闲逛)
08:03:22 UTC
看到一堆数据，不知道在讲什么，幸福怎么这么难
09:10:33 UTC
09:42:04 UTC
总算等到了！好大工程！必须珍藏！
(我在风中闲逛)
09:50:02 UTC
17还是那么性感?
09:58:29 UTC
林的RPM让摆烂的湖人警惕了
这个确实！也是斯科特每次在他一打开就换下来的原因！
不然林的数据远不仅于此！
10:01:05 UTC
这个必须大召唤！各位数据达人，印象流达人，脑残密一起来！
@Iknowyoudog
(看见新生命)
10:32:02 UTC
我非SB蜜可PASS嗎
10:34:50 UTC
樓主辛苦了，這可真要費好大工夫才整得出來，感激不盡。
從如此扎實的數據和林上場的時間、被球隊企圖邊緣化來比較，固然命中率稍稍下滑，但我覺得他最大的進步，是體現在強大的心態上。這要換成一般球員，老早被搞得崩潰了，但林沒有，尤其在明星賽後簡直談笑用兵。我相信後來斯科特的誇林，未嘗不是不知好歹。這點有些像冰箱，和林相處久了，才知道林是打不垮的硬漢。咱們中國有句話，林真的能做到以德服人，難怪湖人要推他參選道德風尚獎。
我相信不管數據也罷、人品也罷，絕對會在7月給林帶來好的回報。
(看见新生命)
10:39:29 UTC
ganghu999:
不管數據也罷、人品也罷，絕對會在7月給林帶來好的回報。
12:01:58 UTC
嗯，一知半解的看完啦。結論好像是"有進步"，哈哈，偽球迷一個。
12:15:24 UTC
嗯，一知半解的看完啦。結論好像是"有進步"，哈哈，偽球迷一個。
有些部分进步，有些却明显退步，特别是总体命中率和罚球命中率，不过，数据也不能完全体现，毕竟还有环境的影响。对我而言，中规中矩吧。