基础数据到高阶数据,它们真的能诠释球员与角逐的全部吗?

本文摘要:科比克日在接受媒体采访时说道:“我讨厌同盟专注对球员举行数据分析,因为那很荒唐,数据是无法显示出任何情绪的,我不喜欢数据分析,数据无法显示出球员们是怎么样或为什么能获得这样的数据,我们需要感受和意识到数据背后的工具。”近些年来,篮球领域的数据分析研究获得了很大生长,高阶数据成为评估球员最可靠的数据,而且这一点,徐徐获得了同盟各队的认可。那么,被同盟各队认可的数据分析,真的能成为评估球员的重要标尺吗?它的存在最终会沦为鸡肋吗?

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科比克日在接受媒体采访时说道:“我讨厌同盟专注对球员举行数据分析,因为那很荒唐,数据是无法显示出任何情绪的,我不喜欢数据分析,数据无法显示出球员们是怎么样或为什么能获得这样的数据,我们需要感受和意识到数据背后的工具。”近些年来,篮球领域的数据分析研究获得了很大生长,高阶数据成为评估球员最可靠的数据,而且这一点,徐徐获得了同盟各队的认可。那么,被同盟各队认可的数据分析,真的能成为评估球员的重要标尺吗?它的存在最终会沦为鸡肋吗?从基础数据到高阶数据从体育酿成竞技角逐的那刻起,基础数据便有了它存在的须要,得分、助攻、篮板、抢断、失误....这些都是基础数据的组成部门,但经由数十年角逐的验证,基础数据对于球员与角逐的剖析过于沉浮外貌,或者说其具有很大的局限性。例如:球权的几多。

基础数据的悦目与否,很大水平取决于球权以及后面要说的球员使用率,换句话说,很有可能存在一些基础数据很悦目,但却泯灭大量的脱手时机,用现在的话来形容就是:数据刷子。例如:时代的影响。远的不说,就浅谈一下科比与哈登所处的两个时代,有不少球迷说科比场均35分那年比今年哈登难,理由是如今角逐节奏快,对球员的基础数据提升大。

然而事实真的如此吗?根据每百回合盘算,科比的数据是45+6+5,哈登则是48+8+9,得出效果让人惊奇。于是乎,高阶数据横空出世,从per(效率值)到ws(胜利孝敬值),从TS%(真实掷中率)到usg%(球员使用率),它们的问世,很好的解决了一些之前无法用基础数据诠释的工具。例如:对球队的孝敬值之前只能从得分、助攻等基础数据中得出的浅显结论,如今从ws(胜利孝敬值)和usg%(球员使用率),就能很直接的展现一名球员对于球队的可替代性。就拿本赛季的哈登举例,在胜利孝敬值和球员使用率上,都是同盟第一,高阶数据很好的展现了其本赛季对于火箭的孝敬值。

例如:投射了更多的三分球在基础数据中,有着投篮掷中率和三分掷中率这样的统计,投篮掷中率因为小球时代投了更多三分球的原因,已经不能直接与已往的球员相比,此时,就到了TS%(真实掷中率)一展身手的时候,它能够直白的展示出因投射更多三分球影响的总投篮掷中率。还是拿本赛季的哈登举例,他与乔丹、科比的投篮掷中率相比,是最低的,这就是因为投射的三分球差不多占其总投射数量的一半,这时候对比总投篮掷中率就显得格格不入,而接纳TS%(真实掷中率)来看,这三人中,哈登的真实掷中率为62.2%,远高于87年乔丹的56.2%和06年科比的55.9%。从脱手次数转化为得分来看,真实掷中率确实可以反映一名球员的得分效率。

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数据的背后另有什么正如波波维奇老爷子对于正负值的看法,“在NBA我从来不看数据单,我从来不看正负值,因为你不知道你在场上的时候,其他人打得好欠好,如果有人打得欠好,那就会拖累其他队友”。老爷子的一席话,一针见血的指出了无论是基础数据,还是高阶数据,都有它的一定的不合理性和局限性(对于基础数据前面已经说了,下面就着重论述高阶数据)。

例如:per(效率值)的盘算由于per(效率值)对数据权重倾向性的关系,总是有一部门能够恰好的契合这个数据权重,从而获得更高的per值;另有时代差别,球员的平均水平就差别,造成他们的per值基底差别,从而无法比力。以罗德曼和大洛佩斯为例,罗德曼就属于那种与per值契合度不高的球员,他职业生涯per(效率值)仅为14.6,最高赛季的per(效率值)也不外17.4,而大洛佩斯却十分契合,从而总是能够跻身同盟前列。所以单独使用per来权衡球星,那显然是严重低估了罗德曼的孝敬与能力。例如:TS%(真实掷中率)的盘算他的缺陷在于与普通的掷中率一样,不能拿球队的焦点与蓝领球员相比,一些球队中的角色球员,真实掷中率却比当家球星还要高,这就是二者不能相提并论的原因。

它无法思量到对手防守压力和防守计谋,即数据背后的那些工具,这个问题值得思考,换句话说,就是科比说的那样,这些数据无法显示出任何情绪,它无法全部的还原球员的体现。但高阶数据又真的有那么不堪吗?固然不是,per(效率值)的存在至少比得分+助攻+篮板更有说服力,TS%(真实掷中率)的存在至少比基础掷中率更能说明问题,而且,TS%还可以凭据回合占有率修正(ESPN的修正真实掷中率算法为:回合占有率提高1%,TS%下降0.5%)。还是以TS%为例,它可以很好的反映出基础掷中率所反映不出来的问题,同时能够剔除非进攻时机罚球的比重,如2+1或技术罚球,是一个能很好权衡球员每完成一次进攻得分率的数据。

好比:13赛季的詹姆斯和16赛季的库里,基础数据在漫长的NBA长河中,并不算特别亮眼,但再看看高阶数据,就能很直白的看出,那时候他们的球场统治力,13赛季的詹姆斯历史第七、16赛季的库里历史第八。高阶数据的存在,一定水平上,让人能够越发直观的看出球员的体现。文末小结:任何高阶数据都是在基础数据的基础上,通过一些特定算法得来,都有一定的局限性和不合理性,但在没有更好的数据能够越发完整的出现角逐的全部之前,高阶数据就有其存在的须要性。

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时代的进步,对于数据的统计方法一定也会随着更新,但说到底,数据终究只是一个辅助性工具,无论是同盟治理层还是我们普通球迷,都不应只看到那酷寒的数字,应该更多看的是球员与角逐自己。


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