現在每個NBA相關的平台上,都有各種數據輔助去看懂球員的資料,
除了可以知道球員的特性,更能了解為什麼有的球員得分不多卻能佔有一席之地並引導球隊獲得勝利
籃球數據發展的很快,運用範圍廣泛、計算的公式也複雜。
官方分析籃球數據稱為APBRmetrics,
主要是用客觀的籃球統計數據,應用其關鍵及核心的原則做出分析的指標,
可以當作是一種籃球分析術語就好
就小編所知,NBA首先開始正式運用數據為球隊進行分析的是-達拉斯小牛隊(Dallas Mavericks),
運用分析出的數據決定球隊陣容,當然也會依此評價球員價值。
當時的小牛隊展現出運用數據的成效
在2000-2004年組織成全攻型球隊,05-06賽季多番重組出新陣容,
在2006年首次進入總冠軍賽,於2011年奪得首座總冠軍
在2000年到2011年期間,小牛隊可是年年取得季後賽門票。
然而,Dallas Mavericks小牛隊不僅僅是因為有了數據分析才有所提升
這期間也有許多戰力增強以及教練更換等等的改變,但運用數據提升球隊效能的影響
已經讓其他球隊也開始重視數據分析的價值,也是現今評估球員價值的重要依據
接著來介紹一些數據板上會有的名稱
縮寫 |
中文 |
英文 |
GS |
先發 |
game started |
POS |
守備位置 |
position |
MIN |
出賽時間 |
minutes |
MPG |
平均每場時間 |
minutes per game |
PTS |
得分 |
points |
PPG |
平均每場得分 |
points per game |
FG |
投籃數 |
field goals |
FG% |
投籃命中率 |
field goal percentage |
FGA |
投籃出手數 |
field goal attempts |
FGM |
投籃進球數 |
field goal made |
3P |
三分球 |
3-pointer |
3P% |
三分球命中率 |
3-pointer percentage |
3PA |
三分球出手數 |
3-pointer attempts |
3PM |
三分球進球數 |
3-pointer made |
FT% |
罰球命中率 |
free throws percentage |
FTA |
罰球出手數 |
free throw attempts |
FTM |
罰球進球數 |
free throw made |
OR |
攻進籃板球 |
offensive rebounds |
DR |
防守籃板球 |
defensive rebounds |
RB |
籃板球 |
rebounds |
TOT |
籃板球總數 |
total rebounds |
BS |
蓋火鍋 |
block shots |
AST |
助攻 |
assists |
APG |
平均每場助攻 |
assists per game |
BLK |
阻攻 |
blocks |
BPG |
平均每場阻攻 |
blocks per game |
FT |
罰球 |
free throws |
PF |
犯規次數 |
personal fouls |
STL |
抄截 |
steals |
SPG |
平均每場抄截 |
steals per game |
TO |
失誤 |
turnovers |
+/- |
正負分值 |
Plus/Minus |
計算數據的方式比較複雜,原則上都是用得分(+)的數據總合扣除失分(-)的數據,
去平均球員上場的時間,這樣整體上可以推算出球員在場上的效能。
得分(+)的數據不僅包含得分、籃板、助攻,也加上防守面的籃板、阻攻、抄截
而失分(-)的數據則是失誤、犯規以及投籃不進、罰球不進的數據,
當中再加入聯盟平均得分為準則作計算,其中小編認為最重要的
「+/-」(Plus/Minus,正負分值),更能顯現出一位球員上場時,對整體球隊帶來的效能分數
為了更準確的呈現出球員在場上的成效,這些計算方式前前後後修改過多次,
每種數據計算的原理也各有不同,
基本上來說,目前沒有特定使用的籃球數據分析方法,每種數據原理也各有計算上的盲點存在
對於小編這個球迷來說,籃球數據分析真正的意義,是希望大家可以了解到
每場的NBA比賽中,除了有球員和教練的努力之外,
還要依靠著球隊的數據分析專家努力研究,對球員、整體戰術做出改善建議
當然,也幫助大家可以看懂球員的訊息,每個術語表達的意思,
根據這些數字都可以輔助我們,更容易的解讀出球員現在的狀態!
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