这次小编就和大家聊聊防守。 与进攻不同，防守可能是篮球场上最难量化的部分。 在这个大数据时代，衡量一个球员的防守价值，大多数还是依赖传统的球探报告。 原因很简单：防守不能分解为单独的事件。 对于一名防守球员来说，成功封堵对手突破、迫使对手传球，不会在统计中留下任何记录。 完全是空白，但对于防守球员来说却是成功的。 ，所以防守数据存在先天的缺陷。
我们以这两天上头条的小卡片为例。 16-17赛季，当伦纳德在场时，马刺的防守每100回合丢掉106.9分。 当他下场时，马刺每100回合只丢掉98.3分。 感觉有些不对劲nba球队防守效率，不是吗？ 我们来看看莱昂纳多·迪卡普里奥获得年度最佳防守球员奖时的14-15和15-16赛季。 当他在场时，马刺每100回合失分99.8分，而当他不在场时，马刺每100回合失分104.8分。 前两年的数字与我们非常一致。 直觉，拥有场上最好的防守球员，马刺队的防守效率更好，丢分也更少。 但到了2016-17年，整个情况发生了逆转。 25岁的科怀，正值巅峰期，没有理由突然成为球队防守的负得分手，对吧？
小编做了一番研究，发现美国网站上比较靠谱的解释之一是，对手在进攻时选择直接放弃小卡防守下的球员，最大限度地减少他参与进攻的概率。 通常卡哇伊会防守对方的王牌球员，导致对手几乎放弃自己的进攻王牌。 对于当年的马刺队来说，球队的防守就已经成功了一半。 不过话又说回来，一个能够成为球队进攻王牌的人，不参与进攻，球队的进攻效率更高，这也是一件奇怪的事情。 这种吊诡的现象说明了防守数据的不可靠性。 类似的例子太多了，很多时候确实很难用数字来表达辩护。 接下来我们就来看看防守数据，更能了解球员在防守端的真实贡献。
一级防守数据：几乎没有参考价值
Play-Type的防守数据基本完全无法使用。 使用这样的数字会严重扭曲甚至误导防守方的贡献。 但低位单打的防守数据却非常可信。 原因？ 一对一被吃掉或者防守成功，仅仅取决于防守技巧和进攻技巧。
其次，是对方球员的总投篮命中率。 如前所述，最成功的防守是对手放弃进攻并将球传给队友。 但最成功的防守在投篮命中率方面绝对看不到任何东西。 接下来，每次投篮都必须有防守者。 很多时候差距很大，倒霉的就是最后一个轮到的玩家。 然而，间隙的产生有时只是第一道防线的问题！ 所以使用这些数据时要非常小心。
最后一个需要非常小心的统计数据是个人 DRtg（每 100 回合失分）。 这与球队统计数据不同。 当球员在场上时，个人的 DRtg 不是球队的 DRtg。 相比之下，个人的 DRtg 只是一个估计值。 比如活塞中锋德拉蒙德的DRtg为99，位居联盟前列。 但看过活塞队比赛的人都知道，当德拉蒙德在场时，活塞队的防守其实是比较差的。 当他在场时，活塞队的整体DRtg高达111.8！ 诡异的？
二级防守数据：价值不高nba球队防守效率，但勉强够参考
首先是防守型WS。 使用WS这个数字时要小心，因为它是由一系列复杂的计算得出的，很多人（包括小编）不知道这些参数是基于什么。 WS的计算是按照分钟效率计算的，这对于上场时间较少的玩家来说会更加有利。 接下来是ESPN计算出的真实效率值（Real Plus/Minus），以及数据框效率值Box Plus/Minus Real plus/minus。 这两个数字也是计算出来的。 最大的问题就是前面提到的。 计算基于可见的数字，例如盖帽、篮板、抢断等。很难展示成功防守的价值，这只是通过看图片来讲述故事的不同方式。
三级防守数据：具有公允价值，必须与其他数据结合使用
场内和场外球员的防守效率存在差异。 当一名球员在场上时，球队的防守效率更好，这名球员自然会为防守做出贡献。 但要小心，除了上面提到的Kawhi效应之外，它还被用来比较同一支球队的球员，尤其是同一位置的球员，因为他们的组合可能完全不同。 接下来是场上五名球员的防守效率。 但它会受到样本大小的严重影响。 即使场上成功的防守组合超过100分钟的比赛时间，也只是两场比赛多一点而已。 这么短的时间内任何事情都有可能发生，所以在使用场上五人防守数据时，我们还是要结合其他数据来看待。
最先进的防守数据：放心使用
防守数据之王只有一位。 不幸的是nba球队防守效率，这个数字只适合中锋，那就是球员在篮筐附近时对方的投篮命中率。 这个数据几乎不受其他队友的影响，也不会因为防守阵型的不同而改变。 顾名思义，当防守球员在篮下，而对手在篮下投篮时，就会产生这个数据。 它最简单、最直接地体现了球员的护框能力。 唯一的缺点就是这个数字无法体现玩家的威慑力。 当一个球员突破时，看到掩篮的中锋是鲁迪·戈贝尔还是森林狼的状元唐斯，他的动作可能会完全不同。 遇到法国扫帚时，将球传给切球球员的可能性要高得多，大多数不会受到直接挑战。 如果切入球员不选择攻击篮筐，而是选择将球传出去，则数字上不会有反映。
另外，这个数字几乎完美的展现了玩家的护框能力。 原因如下： 1、防守球员距离进攻球员非常近，没有被迫脱臼。 2、进攻球员投篮与否直接反映在这个数字上。 3、几乎所有球员的基准分都是一样的，不会因为球队的防守体系或者进攻节奏而改变。
结论：现在我们能看到的防守数据，很难单独判断一个球员防守的好坏。 最高级别的防守数据往往是最容易被主流媒体或评论员忽视的领域。 写这篇文章的目的并不是说所有防守数据都是垃圾，没有参考价值。 我只是想提醒大家，任何防守数据都不能完全体现一个球员的能力。 在使用每个数字之前，最好了解它是如何计算的，这样解释时就不会有问题。 另外，目前还没有数据能力来衡量球员的无球防守能力，这也是未来值得开发的领域。
即使在这个大数据时代，防御的价值确实很难体现！
