NBA是一个非常重视大数据的体育联盟。 每个团队都有一个数据分析部门。 费城76人队每年在数据分析上投入约300万美元。 NBA还开放了-（即bbr）、、、官网的高端数据供球迷参考。
当然，很多人，从NBA球员到球迷，都不相信高水平的数据，甚至将分析数据污蔑为“优秀球迷”。 例如，巴克利曾说过：“我不相信数据分析，那都是无稽之谈！” 这些人大多数不明白数据是什么。
不宜只看数据流而不看比赛，那只是纸上谈兵； 但也不建议只看展示流量而不看数据，因为数据可以客观反映玩家球队的某些方面，可以过滤掉展示流量而不去关注。 已经达到或故意避免的方面。 数据冷酷，不讨论感情。 没有人关心“我的青春，我的梦想”和“我的青春枯萎了”。
除了基础数据（得分、篮板、助攻、抢断、盖帽、投篮命中率、失误）之外，还有高级数据（也叫高级数据）。
高阶数据分为单一高阶数据和综合高阶数据：
单项高阶数据种类较多，如真实命中率、有效命中率、进攻效率、防守效率、篮板率、助攻率、失误率、助攻丢球率、使用率、正负值、开/关值和阻塞率。 、快攻得分、二次进攻得分、失误得分、中距离投篮得分、接球投篮得分、TPA图、投篮热图、移动速度和距离、触球情况、包夹情况、抢断数据（如如干扰射门、拦截、扑救、掩护、阻挡）等。
个人高水平数据还包括不同条件下的基础数据，如不同进攻区域、关键时刻、不同打法（如突破、挡拆、低位、面对面、肉搏） ），以及不同的防守强度。 ，24秒内不同运球次数和不同剩余时间下的基本数据。 篮板球分为压迫性篮板球和非压迫性篮板球。 助攻还包括二次助攻和罚球助攻。 防守包括防守对方投篮命中率、降低对方投篮命中率等。失误包括传球失误和传球失误。
完美的统计需要深入的研究，你将需要花费几个月的时间来研究。
综合高阶数据：汇总各个个体数据来综合评价球员球队进攻的数据nba球队防守效率，分为两种：
首先是公式法计算出来的数据：PER、WS、BPM、VORP、PIE（游戏贡献值）等是基于基础数据进行加权算法的结果，权重因子来自评分。 PER是由数据专家John 开发的数据，曾经非常流行。
二是黑盒模式数据：如DPM、EPM、RAPM、ERM。 上述高阶数据是根据正值和负值生成的。 他们不依赖基础数据，而是通过大数据分析（线性代数和统计）获取价值。
近年来，黑盒模型数据比公式方法数据更受认可。
高阶数据有其缺点：
1、单一数据只能反映一方面，综合数据不够直观。
2、防守数据比进攻数据更难反映真实情况，因为防守数据与防守任务密切相关。
比如2016赛季，库里的防守数据完全击败了克莱，但并不能说库里完全击败了克莱，因为克莱的防守任务要重很多。 因此，在分析防守能力时，最好讨论具有相同防守任务的球员。
3.士气相关数据难以量化。 例如，一个球的价值就比一个常规得分大得多。 一次关键的抢断、一次盖帽、一次庆祝或一次技术犯规都可以推动整场比赛。 这些都很难量化。
4、NBA公布的数据只是庞大数据（即使是最全面的数据库）的一小部分，球迷很难看到全貌。
但高端数据的作用远远大于其缺点，在NBA中发挥着巨大的作用：
1.更准确的体现玩家队伍的实力：
高端数据可以从多个方面体现一个球员所在球队的实力。 掌握足够的高端数据，将充分展现出玩家队伍的攻防特点和实力。
近年来全新的综合高端数据更准确地展现了球员的实力。
比如约基奇在MVP赛季就以多项高水平数据统治了排行榜，但季后赛却有人质疑他的能力。 本赛季，他获得了FMVP，震惊了世界。 高级数据谁不拿来做菜呢？
顺便说一句，超级巨星科比·布莱恩特的高水平统计数据一直存在争议。 事实上，他虽然没有排名第一，但也没有传说中的那么差。 他的PER和WS连续多年排名前十。 2006赛季，他的PER排名第三，这体现了他常年跻身联盟前列的能力。
科比时代，效率要求不高（2010年后高位数据呈现井喷，但科比已经过了巅峰），效率远高于艾弗森。 他以中距离投篮为主，痴迷于一对一，不喜欢投错位。 他的高水平数据已经很不错了，完全不会盖过科比的辉煌。
2.可以指导玩家提高实战水平。
新时代，高水平的大数据引导玩家向更加高效、全面的方向发展，提升技能。
目前篮球的趋势正在从低效篮球向高效篮球发展：以高命中率进攻禁区篮筐，高效三分球（注：50%中投命中率仅相当于33.3%）三分球），造成犯规投篮和快攻快速得分的产生增加，而中距离投篮则逐渐减少，因为命中率不如攻击篮筐，效率也不如。三分球，球员的攻击范围变得更加魔球般。 由于过度消耗，低位单打的使用越来越少。
低位进攻和中距离投篮没有用吗？ 这不是真的。 打不开局面的时候可以用低单来强行解决。 当对手坚守禁区和三分线时，中距离射手的防守压力减少； 中距离射手可以强行解决。 只是这些逐渐成为球星的专属技能，角色球员很少使用（利文斯顿和八村塁是少数能投中投的角色球员）。
高端数据引导玩家全面发展。 近年来，教练们要求球员具备适合相邻位置的打法。 比如库里的官方位置是PG，但他却拥有SG的得分能力。 詹姆斯、哈登和东契奇是全能控球核心。 约基奇司职中锋位置，却拥有后卫级别的传球组织能力。
高水平的数据还可以帮助提高球员的训练水平。 例如，詹姆斯擅长利用数据分析来提高自己的技术。 他的投篮天赋不太好。 然而，通过科学训练和大数据指导，他可以找到“最佳击球点”并优化自己的投篮。 等级。 了解詹姆斯的朋友应该知道，詹姆斯的投篮手型变化很大。 这是由于在大数据的科学分析下不断改变技能以适应他的身体状况。
3、指导团队完善并协助现场指挥
高水平数据引导球队战术向高效方向发展：金钱球理念日益传播，NBA自2015年以来三分球水平迅速提升。即使是不玩魔球的球队也纷纷附和非常重视三分球和禁区进攻。
此外，传切系统、挡拆系统、持球核心系统nba球队防守效率，都是利用运动传导和动态进攻，创造错位点名或空位投篮机会，提高效率。
大数据有利于优化攻防体系和场上阵型，数据部门可以为教练组提供有用的参考意见。
大数据可以分析球员特征，有利于球队引援、交易和球员发展。
为了最大化球队的进攻和防守，各支球队都全面提升了角色球员的能力，这与2010年之前依靠球星一对一打球完全不同。有些球队为角色球员制定了战术，丹尼·格林被命名为“丹尼·格林”。
大数据分析也用于球队现场指挥，这已经成为NBA的常态。 每支球队充分掌握自己球队和其他球队的大数据，也会在赛前派出球探观看对手的比赛，研究对手目前的表现和状态，获取第一手数据，做好功课，并利用这一点作为制定战略的基础。 编队和现场指挥的基础。
CBA在数据分析方面模仿NBA做得很好。 广东队在21赛季击败强大的辽宁队夺冠，这与数据分析密不可分。 广东男篮教练组成员、视频数据分析师庞启蒙曾发表文章讲解“辽宁34套战术”，彻底压倒了对手。
总之，要学习篮球、享受篮球，先进的数据是必不可少的工具。
团队拥有更全面的高端数据。 虽然球迷无法看到数据的全貌nba球队防守效率，但通过研究得到的高端数据足以感受到篮球的魅力。
