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NBA是非常重视大数据的体育联盟，各球队都设置数据分析部门，费城76人每年投入数据分析的经费在三百万左右。NBA亦在basketball-reference(即bbr）、82games、官网等开放高阶数据供球迷参考。

当然了，上至NBA球员下到球迷有很多人不信任高阶数据，甚至把分析数据污名化为“excel球迷”。例如巴克利曾说：“我不信啥数据分析，这都是鬼扯！”这类人大多数并不懂得数据是什么。

只看数据不看比赛的数据流不可取，那是纸上谈兵；但只看比赛不看数据的印象流同样不可取，因为数据能客观反映球员球队的某些方面，能筛选掉印象流没注意到的或者刻意回避掉的方面。数据是冷冰冰的，不讨论情怀，没人管“我的青春我的梦”“我的青春凋零了”。

数据除了基础数据（得分、篮板、助攻、抢断、盖帽、命中率、失误）外，还有高阶数据（又称进阶数据）。

高阶数据分成单项高阶数据和综合高阶数据：

单项高阶数据种类繁多，例如真实命中率、有效命中率、进攻效率、防守效率、篮板率、助攻率、失误率、助失比、使用率、正负值、on/off值、被盖率、快攻得分、二次进攻得分、利用失误得分、中投得分、接球得分、TPA图、投篮热图、速度和运动距离、触球情况、被包夹情况、拼抢数据（如干扰投篮、截断、救球、掩护助攻、卡位）等。

单项高阶数据还包括不同条件下的基础数据，例如不同进攻区域的、关键时刻的 、不同打法（例如突破、挡拆、低位背身、面框、手递手）下的、不同防守强度下的、不同运球次数下的、24秒内不同剩余时间下的基础数据。篮板分压迫性篮板和非压迫性篮板。助攻还包括二次助攻、造成罚球的助攻。防守包括防守对手命中率、降低对手命中率等。失误包括传球失误和丢球失误。

完善的统计需要深刻钻研，你非得耗时几个月学习。

综合高阶数据：汇总各单项数据对球员球队进攻综合评定的数据，分成两种类型：

一是公式法计算得到的数据：PER、WS、BPM、VORP、PIE(比赛贡献值)等是基于基础数据的加权算法的结果，加权因子来自于打分。PER是数据专家约翰-霍林格研发的数据，曾经风靡一时。

二是黑箱模式数据：如DPM、EPM、LEBRON、RAPM、ERM、RAPOTR，上述高阶数据均基于正负值产生，并不依赖基础数据，而是以大数据分析（线性代数和统计学）获得数值。

近年来，黑箱模式数据受到认同度高于公式法数据。

高阶数据有其缺点：

1、单项数据只能反映一个方面，而综合数据又不够直观。

2、防守数据比进攻数据更难反映真实情况，因为防守数据和防守任务关系很大。

例如2016赛季库里的防守数据完胜克莱，但不能说库里完胜克莱，因为克莱防守任务重得多。所以，分析防守能力时，最好讨论相同防守任务的球员。

3、士气相关的数据难以量化。例如answer ball的价值比常规得分要大不少，一个关键抢断盖帽，一个庆祝动作，一个技术犯规都可以带动全场。这些难以量化。

4、NBA公开的数据只是庞杂数据的一小部分（即使最全面的synergy数据库也如此），球迷难以窥其全貌。

但高阶数据作用远大于其缺点，在NBA发挥了巨大的作用：

1、更准确的反映球员球队的实力：

高阶数据能从多个方面反映球员球队的实力，掌握足够多的高阶数据，将充分展现球员球队的攻防特点和实力。

近年来新出的综合型高阶数据表现球员实力更加精准。

例如约基奇MVP赛季多个高阶数据霸榜，却有人怀疑他的季后赛能力。本赛季他砍个FMVP让世人大跌眼镜，看谁还不把高阶数据当盘菜？

说个题外话，超级巨星科比的高阶数据饱受争议，其实他虽然没排过第一，但并没有传说中的那么差。他的PER、WS多年排在前十，06赛季PER还排过第3，反映了他的实力常年在联盟前几。

而科比时代对效率要求不高(2010年后高阶数据呈现井喷之势，但科比巅峰已过)，他的效率横向对比艾弗森高不少。他以中投为主，又迷恋单挑，不喜欢造错位投篮，他的高阶数据有如此成就已经很不错了，完全不会掩盖科比的光芒。

2、能指导球员提升实战水平。

在新时代，高阶大数据指导着球员往更高效、更全面的方向发展，提升技能。

现在篮球趋势是从低效篮球往向高效篮球发展：命中率高的禁区攻筐、效益很高的三分（注：50%中投命中率效果仅相当于33.3%三分命中率）、造犯规罚球、砍分迅捷的快攻产量增加，而中投由于命中率不如攻筐，效益不如三分，逐渐减少，球员的攻击范围越发魔球化。低位单打由于消耗过大用得越来越少了。

低位进攻和中投是不是没用了？并非如此。低位单打可以在打不开局面时强打硬解。当对手将兵力固守于禁区和三分线时，中投的防守压力小了；中投能硬解了。只是这些逐渐成为了球星专用技能，角色球员用得少（利文斯顿、八村塁是少数能中投的角色球员）。

高阶数据指导球员往全面性发展，近年来的教练要求队员具备相邻一个位置的打法。例如库里官方位置是PG，却具备了SG的得分能力。詹姆斯、哈登和东契奇更是全能的持球核心。约基奇打中锋位置，却具备后卫级别的传球组织能力。

高阶数据还有利于提升球员的训练水平，例如詹姆斯擅长以数据分析改进自己技能，他的投篮天赋不算好，然而有科学训练和大数据指导，他可以寻找“甜点位”，优化其投篮水准。了解詹姆斯的朋友应该知道，詹姆斯投篮手型变化很大，这是在大数据科学分析下不断变换技能，以适应身体状况。

3、指导球队提升，协助临场指挥

高阶数据指导球队战术往高效方向发展：魔球思想日益传播，NBA三分水准从2015年起迅速提升，即使不打魔球的球队亦同样重视三分和禁区攻击。

此外，传切体系、挡拆体系和持球核心体系都通过跑位传导和动态进攻，创造错位点名或空间投篮机会，提升效率。

大数据有利于优化攻防体系和场上排兵布阵，数据部门能给教练组提升有益的参考意见。

大数据能分析球员特点，有利于球队引援交易和开发球员。

为了最大化球队攻防，各球队全面提升了角色球员的能力，这和2010年前依赖球星单挑完全不同。有些球队针对角色球员设置了战术，丹尼格林获得了冠名的Danny Green cut。

大数据分析还用于球队临场指挥，这在NBA已成为常态。每支球队充分掌握本队和其他球队的大数据，还会在比赛前派球探去观看对手比赛，研究对手当前的表现与状态，获得一手数据，做好功课，以此作为排兵布阵和临场指挥的依据。

CBA效仿NBA运用数据分析做得好的就是广东队，21赛季击败强大的辽宁队夺冠，离不开数据分析。广东男篮教练组成员、视频数据分析师庞启蒙曾发文说明“辽宁的34套战术”，简直把对方吃透了。

总之，研究篮球，享受篮球乐趣，高阶数据是必备的工具。

球队拥有更全面的高阶数据，球迷虽然不能看到数据的全貌，然研究可得的高阶数据亦足以感受篮球的魅力。

（文：/@洛城里 范西迪）

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