第五百零三章 NBA所謂的數據
籃球高手之打爆全聯盟 作者：園園的園 投票推薦 加入書簽 留言反饋
以昨天勇士森林狼比賽為例，勇士的克萊-湯普森拿到28分5籃板3助攻1搶斷，投中6個三分；斯蒂芬-庫裏拿到22分8籃板8助攻2搶斷1蓋帽，投中2個三分球。
說起2017-2018賽季，很多媒體都認為這是nba有史以來一個相當出色的黃金盛世。眾多的球星抱團催生豪強，新生的超級巨星崛起，優秀的新秀湧現。而在各項數據排行榜上，這個趨勢展現的尤其明顯。
字母哥阿德托昆博場均得分31.9分，高居聯盟第一；紐約新王波爾津吉斯以場均30.0分排名第二；火箭線分排在第三。
籃板榜排名第一的是場均15.3個籃板的莊神德拉蒙德，排名第二的是場均14.3個籃板的小喬丹考辛斯以場均13.6個籃板排在第三。
韋少以場均10.9次助攻的微弱優勢領先於沃爾的場均10.8次助攻，排在助攻榜的第一位，沃爾暫列第二，排在第三位的是哈登的場均9.7次助攻。
雖然賽季隻打了三周，但是各項數據榜上的前幾名和上賽季來比有了不小的變化。這時候有資深球迷要說了，光看數據統計根本無法體現一名球員的作用；另外一部分資深球迷則說，這些基礎數據不算啥，我們應該看看真實命中率，各項效率值，使用率等一係列其他的數據。
等等，這些真實命中率，各項效率值，使用率究竟是什麽東西？他們又是如何計算出來的呢？下麵，我們就以nba官方的分類為標準，為大家介紹一下所謂的基礎數據和高階數據，至少能讓球迷朋友們在看技術統計的時候，對於球員的表現有一個更加清晰的判斷。
籃球場上的基礎數據，指的是直接能夠反應在球場上的數據。比如我們平時接觸最多的得分，籃板，助攻，搶斷，蓋帽，就是最基本的五大基礎數據。
除了百分比的數據之外，其餘的基礎數據都可以分為總數和場均兩種。總數是指球員在一段時間內拿到的數據總數，而場均則是指球員在一段時間內平均每場比賽拿到的數據數值。
根據nba官方的列表，基礎數據下有18個分類。下麵就進行一個簡單的介紹。
投籃命中數（fieldgoalmade，簡稱fgm）：球員在比賽中投籃命中的次數，包括兩分球和三分球，但是不包括罰球。
投籃出手數（fieldgottempts，簡稱fga）：球員在比賽中投籃出手的次數，包括兩分球和三分球，但是不包括罰球。
投籃命中率（fieldgoalpercentage，簡稱fg%）：球員在比賽中投籃命中數除以投籃出手數的比例，包含兩分球和三分球的整體命中率，但是不包括罰球。
三分命中數（3-pointermade，簡稱3pm）：球員在比賽中三分命中的次數。
三分出手數（3-pointerattempts，簡稱3pa）：球員在比賽中三分出手的次數。
三分命中率（3-pointerpercentage，簡稱3p%）：球員在比賽中三分命中數除以三分出手數的比例。
罰球命中數（free-thromade，簡稱ftm）：球員在比賽中罰球命中的次數。
罰球出手數（free-throattempts，簡稱fta）：球員在比賽中罰球出手的次數。
罰球命中率（free-thropercentage，簡稱ft%）：球員在比賽中罰球命中數除以罰球出手數的比例。
籃板球（rebounds，簡稱reb）：投籃不中後，球員搶到的從籃板或籃圈上反彈球的次數。
進攻籃板球（offensiverebound，簡稱oreb）：球員在作為進攻方時搶到的籃板球次數。
防守籃板球（defensiverebound，簡稱dreb）：球員在作為防守方時搶到的籃板球次數。
助攻（assists，簡稱ast）：指持球隊員通過球的傳遞，幫助下一位觸球的己方球員直接或者在一定時間內完成得分行為的次數。
搶斷（steals，簡稱stl）：搶斷指球員在防守時通過符合規則的方法，用自己積極的帶有侵略性的行為，從對方手中獲得球權的次數。
蓋帽（blocks，簡稱blk）：蓋帽指球員在防守時通過符合規則的方法，讓進攻者的投籃偏離出手後正常軌道的次數。
失誤（turnovers，簡稱tov）：失誤指的是球員在進攻時導致失去球權行為的次數，可能是被搶斷，自己出界，出現違例或者是進攻犯規。
以上的18項數據，構成了nba的基礎數據。也許有人會想到，為什麽犯規不計算在基礎數據之內？因為犯規次數的多少，並不能衡量一名球員在場上表現的好壞，對於球員的能力並沒有確切的參考價值，因此犯規並不屬於基礎數據的範圍。
不過這些數據固然詳盡，但是要綜合衡量一名球員的價值，卻還是有著不足的地方。這個時候，就需要高階數據出馬了。
根據nba官方的高階數據列表，高階數據一共有12種，其中籃板率下麵還可以細分為進攻籃板率和防守籃板率，這裏就不詳細介紹了。這些高階數據都無法直接在比賽中體現，而是通過現場記錄的幾類數據進行計算，才得到的結果。
值得一提的是，高階數據都需要一定數量的樣本做支持，否則結果就會非常混亂。比如一名一個賽季僅僅上場一次，打了1分鍾卻搶到1個籃板1次助攻的球員，通常不被計入高階數據統計，否則的話，他的某些高階數據將會非常誇張。
比起基礎數據來，高階數據能夠更好的體現一名球員的效率，積極性等不能在基礎數據中表現出來的東西。隨著中國的nba球迷越來越專業化，高階數據如今已經在球迷群體中廣為流傳。下麵，就讓我們來看nba官方的高階數據種類。
進攻效率值（offensiverating，簡稱offrtg）：球員在場時球隊每100回合的得分。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，勇士球星庫裏的進攻效率值最高，為123.5。
防守效率值（defensiverating，簡稱defrtg）：球員在場時球隊每100回合的失分。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，活塞球員托利弗的防守效率隻最好，為88.7。（該數據越低越好）
淨效率值rating，簡rtg）：球員在場時球隊每100回合的淨勝分。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，勇士球星庫裏的淨效率值最高，為22.6。
助攻率（assistpercentage，簡稱ast%）：球員給隊友送出助攻的次數在總持球次數中的比例。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，助攻率最高的球員是雷霆球星韋斯特布魯克，達到51.7%。
助攻失誤比（assist/turnover，簡稱ast/to或者a/to）：球員助攻數和失誤數的比例，通常用來衡量一名球員組織方麵的效率。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，助攻失誤比最高的球員是勇士球員伊戈達拉，達到8.75。
助攻比率（assistratio，簡稱astratio）：球員每打100個回合，有助攻的回合數。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，助攻比率最高的球員是奇才球員弗雷澤爾，助攻比率達到47.1。
籃板率（reboundpercentage，簡稱reb%）：在場上出現投籃不中的情況後，球員搶到籃板球的幾率。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，籃板率最高的球員是活塞內線怪獸德拉蒙德，籃板率高達27.0%。
有效命中率（effectivefieldgoalpercentage，簡稱efg%）：三分優化後的命中率，efg%=（fgm+0.5*3pm）/fga。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，有效命中率最高的球員是森林狼替補別利察，高達77.1%。
真實命中率（trueshootingpercentage，簡稱ts%）：三分和罰球優化後的命中率，ts%=pts/2*（fga+fta*0.44）。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，真實命中率最高的球員同樣是別利察，高達79.8%。
使用率（usagepercentage，簡稱usg%）：球員在場時處理的球權數占球隊球權總數的比例，又稱球權使用率。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，球權使用率最高的球員是紐約新王波爾津吉斯，力壓哈登，阿德托昆博恩比德和拉塞爾，達到35.7%。
節奏（pace，簡稱也是pace）：球員每48分鍾比賽時間內的回合數。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，節奏最高的球員是籃網的拉塞爾，高達113.31。
球員貢獻度（yerimpactestimate，簡稱pie）：根據球員綜合數據評估出的球員對於比賽的影響力。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，該數值最高的球員是濃眉哥安東尼-戴維斯，為22.2%。
既然說到高階數據，那麽還不得不提著名的per值，也就是霍林格球員效率值。
霍林格球員效率值（yerefficiencyrating，簡稱per）：前espn撰稿人霍林格發明的根據當賽季所有球員表現，來綜合評定某一位球員賽季表現的進階數據，每年nba所有球員的平均per值為15。目前本賽季per值最高的選手是阿德托昆博，per值為32.7，勒布朗-詹姆斯以非常接近的得分排在第二，第三名則是安東尼-戴維斯。
其實從上麵這些數據我們不難發現，不管是基礎數據還是高階數據，對於nba比賽來說隻能起到一個參考的作用。數據能夠讓你在看比賽，在閱讀相關文章的時候有著更深層次的了解，但是盡信書則不如無書，如果過於相信高階數據，反而會適得其反。
比如在有效命中率和真實命中率上都高居第一的別利察，在場上的作用遠遠不如排名在他後麵的雄鹿斯內爾，騎士科沃爾，雷霆亞當斯和火箭卡佩拉來的大。既然無法起到作用，那這個第一的命中率也就失去了意義。
數據再好，也是人們用來更深層次的認識nba球員和球隊，更深入了解nba比賽的工具。將數據和比賽完美的結合起來，你才會真正的蛻變成一個資深nba球迷。！！##？？？！！
說起2017-2018賽季，很多媒體都認為這是nba有史以來一個相當出色的黃金盛世。眾多的球星抱團催生豪強，新生的超級巨星崛起，優秀的新秀湧現。而在各項數據排行榜上，這個趨勢展現的尤其明顯。
字母哥阿德托昆博場均得分31.9分，高居聯盟第一；紐約新王波爾津吉斯以場均30.0分排名第二；火箭線分排在第三。
籃板榜排名第一的是場均15.3個籃板的莊神德拉蒙德，排名第二的是場均14.3個籃板的小喬丹考辛斯以場均13.6個籃板排在第三。
韋少以場均10.9次助攻的微弱優勢領先於沃爾的場均10.8次助攻，排在助攻榜的第一位，沃爾暫列第二，排在第三位的是哈登的場均9.7次助攻。
雖然賽季隻打了三周，但是各項數據榜上的前幾名和上賽季來比有了不小的變化。這時候有資深球迷要說了，光看數據統計根本無法體現一名球員的作用；另外一部分資深球迷則說，這些基礎數據不算啥，我們應該看看真實命中率，各項效率值，使用率等一係列其他的數據。
等等，這些真實命中率，各項效率值，使用率究竟是什麽東西？他們又是如何計算出來的呢？下麵，我們就以nba官方的分類為標準，為大家介紹一下所謂的基礎數據和高階數據，至少能讓球迷朋友們在看技術統計的時候，對於球員的表現有一個更加清晰的判斷。
籃球場上的基礎數據，指的是直接能夠反應在球場上的數據。比如我們平時接觸最多的得分，籃板，助攻，搶斷，蓋帽，就是最基本的五大基礎數據。
除了百分比的數據之外，其餘的基礎數據都可以分為總數和場均兩種。總數是指球員在一段時間內拿到的數據總數，而場均則是指球員在一段時間內平均每場比賽拿到的數據數值。
根據nba官方的列表，基礎數據下有18個分類。下麵就進行一個簡單的介紹。
投籃命中數（fieldgoalmade，簡稱fgm）：球員在比賽中投籃命中的次數，包括兩分球和三分球，但是不包括罰球。
投籃出手數（fieldgottempts，簡稱fga）：球員在比賽中投籃出手的次數，包括兩分球和三分球，但是不包括罰球。
投籃命中率（fieldgoalpercentage，簡稱fg%）：球員在比賽中投籃命中數除以投籃出手數的比例，包含兩分球和三分球的整體命中率，但是不包括罰球。
三分命中數（3-pointermade，簡稱3pm）：球員在比賽中三分命中的次數。
三分出手數（3-pointerattempts，簡稱3pa）：球員在比賽中三分出手的次數。
三分命中率（3-pointerpercentage，簡稱3p%）：球員在比賽中三分命中數除以三分出手數的比例。
罰球命中數（free-thromade，簡稱ftm）：球員在比賽中罰球命中的次數。
罰球出手數（free-throattempts，簡稱fta）：球員在比賽中罰球出手的次數。
罰球命中率（free-thropercentage，簡稱ft%）：球員在比賽中罰球命中數除以罰球出手數的比例。
籃板球（rebounds，簡稱reb）：投籃不中後，球員搶到的從籃板或籃圈上反彈球的次數。
進攻籃板球（offensiverebound，簡稱oreb）：球員在作為進攻方時搶到的籃板球次數。
防守籃板球（defensiverebound，簡稱dreb）：球員在作為防守方時搶到的籃板球次數。
助攻（assists，簡稱ast）：指持球隊員通過球的傳遞，幫助下一位觸球的己方球員直接或者在一定時間內完成得分行為的次數。
搶斷（steals，簡稱stl）：搶斷指球員在防守時通過符合規則的方法，用自己積極的帶有侵略性的行為，從對方手中獲得球權的次數。
蓋帽（blocks，簡稱blk）：蓋帽指球員在防守時通過符合規則的方法，讓進攻者的投籃偏離出手後正常軌道的次數。
失誤（turnovers，簡稱tov）：失誤指的是球員在進攻時導致失去球權行為的次數，可能是被搶斷，自己出界，出現違例或者是進攻犯規。
以上的18項數據，構成了nba的基礎數據。也許有人會想到，為什麽犯規不計算在基礎數據之內？因為犯規次數的多少，並不能衡量一名球員在場上表現的好壞，對於球員的能力並沒有確切的參考價值，因此犯規並不屬於基礎數據的範圍。
不過這些數據固然詳盡，但是要綜合衡量一名球員的價值，卻還是有著不足的地方。這個時候，就需要高階數據出馬了。
根據nba官方的高階數據列表，高階數據一共有12種，其中籃板率下麵還可以細分為進攻籃板率和防守籃板率，這裏就不詳細介紹了。這些高階數據都無法直接在比賽中體現，而是通過現場記錄的幾類數據進行計算，才得到的結果。
值得一提的是，高階數據都需要一定數量的樣本做支持，否則結果就會非常混亂。比如一名一個賽季僅僅上場一次，打了1分鍾卻搶到1個籃板1次助攻的球員，通常不被計入高階數據統計，否則的話，他的某些高階數據將會非常誇張。
比起基礎數據來，高階數據能夠更好的體現一名球員的效率，積極性等不能在基礎數據中表現出來的東西。隨著中國的nba球迷越來越專業化，高階數據如今已經在球迷群體中廣為流傳。下麵，就讓我們來看nba官方的高階數據種類。
進攻效率值（offensiverating，簡稱offrtg）：球員在場時球隊每100回合的得分。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，勇士球星庫裏的進攻效率值最高，為123.5。
防守效率值（defensiverating，簡稱defrtg）：球員在場時球隊每100回合的失分。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，活塞球員托利弗的防守效率隻最好，為88.7。（該數據越低越好）
淨效率值rating，簡rtg）：球員在場時球隊每100回合的淨勝分。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，勇士球星庫裏的淨效率值最高，為22.6。
助攻率（assistpercentage，簡稱ast%）：球員給隊友送出助攻的次數在總持球次數中的比例。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，助攻率最高的球員是雷霆球星韋斯特布魯克，達到51.7%。
助攻失誤比（assist/turnover，簡稱ast/to或者a/to）：球員助攻數和失誤數的比例，通常用來衡量一名球員組織方麵的效率。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，助攻失誤比最高的球員是勇士球員伊戈達拉，達到8.75。
助攻比率（assistratio，簡稱astratio）：球員每打100個回合，有助攻的回合數。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，助攻比率最高的球員是奇才球員弗雷澤爾，助攻比率達到47.1。
籃板率（reboundpercentage，簡稱reb%）：在場上出現投籃不中的情況後，球員搶到籃板球的幾率。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，籃板率最高的球員是活塞內線怪獸德拉蒙德，籃板率高達27.0%。
有效命中率（effectivefieldgoalpercentage，簡稱efg%）：三分優化後的命中率，efg%=（fgm+0.5*3pm）/fga。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，有效命中率最高的球員是森林狼替補別利察，高達77.1%。
真實命中率（trueshootingpercentage，簡稱ts%）：三分和罰球優化後的命中率，ts%=pts/2*（fga+fta*0.44）。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，真實命中率最高的球員同樣是別利察，高達79.8%。
使用率（usagepercentage，簡稱usg%）：球員在場時處理的球權數占球隊球權總數的比例，又稱球權使用率。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，球權使用率最高的球員是紐約新王波爾津吉斯，力壓哈登，阿德托昆博恩比德和拉塞爾，達到35.7%。
節奏（pace，簡稱也是pace）：球員每48分鍾比賽時間內的回合數。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，節奏最高的球員是籃網的拉塞爾，高達113.31。
球員貢獻度（yerimpactestimate，簡稱pie）：根據球員綜合數據評估出的球員對於比賽的影響力。本賽季場均上場時間超過15分鍾，出場次數超過5場的球員中，該數值最高的球員是濃眉哥安東尼-戴維斯，為22.2%。
既然說到高階數據，那麽還不得不提著名的per值，也就是霍林格球員效率值。
霍林格球員效率值（yerefficiencyrating，簡稱per）：前espn撰稿人霍林格發明的根據當賽季所有球員表現，來綜合評定某一位球員賽季表現的進階數據，每年nba所有球員的平均per值為15。目前本賽季per值最高的選手是阿德托昆博，per值為32.7，勒布朗-詹姆斯以非常接近的得分排在第二，第三名則是安東尼-戴維斯。
其實從上麵這些數據我們不難發現，不管是基礎數據還是高階數據，對於nba比賽來說隻能起到一個參考的作用。數據能夠讓你在看比賽，在閱讀相關文章的時候有著更深層次的了解，但是盡信書則不如無書，如果過於相信高階數據，反而會適得其反。
比如在有效命中率和真實命中率上都高居第一的別利察，在場上的作用遠遠不如排名在他後麵的雄鹿斯內爾，騎士科沃爾，雷霆亞當斯和火箭卡佩拉來的大。既然無法起到作用，那這個第一的命中率也就失去了意義。
數據再好，也是人們用來更深層次的認識nba球員和球隊，更深入了解nba比賽的工具。將數據和比賽完美的結合起來，你才會真正的蛻變成一個資深nba球迷。！！##？？？！！