NBA各种数据(摘抄，持续补充～)
数据化可以使大家全面认识一个球星的能力值，这也成为越来越多球队选择球员的标准。当然了还可以学习英语，期待有一天可以听英语直播无压力～
Win Shares，胜利贡献值，简称WS，指一名球员为球队胜利所做的贡献。
PER，球员效率值，有一套复杂的计算方法，衡量一个球员的能力。
即NBA球员效率指数
NBA球员效率指数是由ESPN专家约翰·霍林格提出的球员价值评估数据体系。利用PER值，可以将球员所有表现记录下来，然后加权集成，综合而成，便可以对不同位置、不同年代的球员进行评估和比较。其计算公式为：[(得分数+助攻数+总篮板数+抢断数+盖帽数)-(投篮出手数-投篮命中数)-(罚球出手数-罚球命中数)-失误数]/球员的比赛场次[1]。这个依据的得出，可以综合判断球员良性表现，并且参照球员的球场不良表现，接着根据球员出场的次数来得出单场平均的效率表现。
TS的意义在于计算真实的出手次数，从而计算出真实的得分效率。
NBA的球员数据统计已经不能简单地用“细致”二字来形容了，除了常见的球员得分、上场时间、篮板、助攻等常规统计数据，还包括Per值、WS、OWS、DWS等高阶数据，这些数据能从各个方面衡量一个球员的素质。当然要想了解这些数据到底反应的是啥，我们还是从源语言着手学习最好。不同网站统计术语描述大同小异，我们以basketball reference（）的数据统计术语为例。
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最最最最常用的统计数据
了解这些，是一个球迷的基本素养。
打开百度App，看更多美图
红色方框的数据大家猜也猜个差不多，都是篮球比赛中最常见的统计数据。
G（Game）：比赛出场数
PTS（Points Per Game）：场均得分
TRB（Total Rebounds）：总篮板数量
AST（Assist）：助攻
FG%（Field Goal Percentage）：投篮命中率
FG3%（3-point Field Goal Percentage）：三分命中率
FT%（Free Throw Percentage）罚球命中率
eFG%（Effective Field Goal Percentage）：有效命中率。
有效命中率计算公式：eFG%=（FG+0.5*3P）/FGA；FG- 投中球总数；3P- 三分数；FGA-投篮次数。有效命中率就是把三分球折成0.5个两分球计算，简单来说，比如我三分投的多，所以命中率比你低，但是平均每次出手我得分比你高，这大概就是这种高阶命中率的意义。
总的来看上图威少数据除了三分命中率略微感人，其它数据简直是禽兽，
场均三双指日可待！
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常规统计数据
内容与上文有少量重复。
Age：年龄（别告诉我你知不知道+_+！！）
TM（team）：球队
Lg（league）：联盟
Pos（position）：位置
PG（Point Guard）：组织后卫
GS（Games Started）:首发出场次数
MP（Minutes Played Per Game）：场均上场时间
FG（Field Goals Per Game）：场均命中数
FGA（Field Goal Attempts Per Game）：场均投篮数
FG%（Field Goal Percentage）：命中率
3P（3-Point Field Goals Per Game）：三分球命中率
3PA （3-Point Field Goal Attempts Per Game）：场均三分球投篮数
3P% （3-Point Field Goal Percentage）：三分球命中率
2P （2-Point Field Goals Per Game）：两分球命中数
2PA （2-Point Field Goal Attempts Per Game）：场均两分投篮数
2P% （2-Point Field Goal Percentage）：两分球命中率
eFG% （Effective Field Goal Percentage）：有效命中率
FT （Free Throws Per Game）：场均罚球命中数
FTA （Free Throw Attempts Per Game）：场均罚球数
FT% （Free Throw Percentage）：罚球命中率
ORB （Offensive Rebounds Per Game）：场均进攻篮板数
DRB （Defensive Rebounds Per Game）：场均防守篮板数
TRB （Total Rebounds Per Game）：总篮板数
AST （Assists Per Game）：场均助攻
STL （Steals Per Game）：场均抢断
BLK （Blocks Per Game）： 场均盖帽
TOV （Turnovers Per Game）：场均失误
PF （Personal Fouls Per Game）：场均个人犯规
PTS （Points Per Game）：场均得分
高阶数据（advanced statistics）是在普通数据的基础上通过一定的数学模型计算得来的，有科学性，但也存在局限性！
PER -- Player Efficiency Rating
A measure of per-minute production standardized such that the league average is 15.
PER值（球员效率值）， 衡量的是一个球员的每分钟贡献，联盟平均水平为15。
TS% -- True Shooting Percentage
A measure of shooting efficiency that takes into account 2-point field goals, 3-point field goals, and free throws.
真实命中率，综合考虑了2分球数据、3分球数据和罚球数据，能够体现球员把我得分机会的能力
3PAr -- 3-Point Attempt Rate
Percentage of FG Attempts from 3-Point Range
三分球占总出手数比例
FTr -- Free Throw Attempt Rate
Number of FT Attempts Per FG Attempt
ORB% -- Offensive Rebound Percentage
An estimate of the percentage of available offensive rebounds a player grabbed while he was on the floor.
进攻篮板率，球员在场上能抢到进攻篮板的概率。
DRB% -- Defensive Rebound Percentage
An estimate of the percentage of available defensive rebounds a player grabbed while he was on the floor.
防守篮板率，球员在场上能抢到防守篮板的概率。
TRB% -- Total Rebound Percentage
An estimate of the percentage of available rebounds a player grabbed while he was on the floor.
篮板率，球员在场上能抢到篮板的概
AST% -- Assist Percentage
An estimate of the percentage of teammate field goals a player assisted while he was on the floor.
助攻率，球员在场上送出助攻的概率。
STL% -- Steal Percentage
An estimate of the percentage of opponent possessions that end with a steal by the player while he was on the floor.
抢断率，球员在场上做出抢断的概率。
BLK% -- Block Percentage
An estimate of the percentage of opponent two-point field goal attempts blocked by the player while he was on the floor.
盖帽率，球员在场上送出盖帽的概率。
TOV% -- Turnover Percentage
An estimate of turnovers committed per 100 plays.
失误率，球员在场上送出失误的概率。
USG% -- Usage Percentage
An estimate of the percentage of team plays used by a player while he was on the floor.
球权使用率，球员在场上处理的球权数占球队球权数的比例。
OWS -- Offensive Win Shares
An estimate of the number of wins contributed by a player due to his offense.
进攻端胜利贡献值
DWS -- Defensive Win Shares
An estimate of the number of wins contributed by a player due to his defense.
防守端胜利贡献值
WS -- Win Shares
An estimate of the number of wins contributed by a player.
胜利贡献值
WS/48 -- Win Shares Per 48 Minutes
An estimate of the number of wins contributed by a player per 48 minutes (league average is approximately .100)
每48分钟胜利贡献值，联盟平均值约为100
OBPM -- Offensive Box Plus/Minus
A box score estimate of the offensive points per 100 possessions a player contributed above a league-average player, translated to an average team.
进攻端正负值
DBPM -- Defensive Box Plus/Minus
A box score estimate of the defensive points per 100 possessions a player contributed above a league-average player, translated to an average team.
防守端正负值
BPM -- Box Plus/Minus
A box score estimate of the points per 100 possessions a player contributed above a league-average player, translated to an average team.
正负值
VORP -- Value over Replacement Player
A box score estimate of the points per 100 TEAM possessions that a player contributed above a replacement-level (-2.0) player, translated to an average team and prorated to an 82-game season.
球员替换价值，球员在球场上起到的作用，与联盟该位置平均水平的球员的差异。
在哪能看到全面细致的 NBA 数据统计？
来几个我常用的网站供大家参考：鄙人强烈推荐的：www.basketball-reference.com 用于查找各种低阶数据、高阶数据，非常全面。www.82games.com 用于细化球员的数据。 这网站可用于查各种得分细节，大家有空可以研究下。这个网站可以每一场比赛查上场时间细节，不可多得的好网站。 中文的查种低阶数据、高阶数据的网站，不过没有外文网站全面。虎扑手机客户端：可以查球员热图。 另一个查热图专用（个人认为页面比虎扑手机客户端好看点） 另一个查装低阶高阶数据的网站。 霍林格的网站，用于查PERProfessional Basketball Transactions Archive用于查球员伤病及合同历史
#用于查空间
高阶数据EPM
高阶数据raptor
NBA Real Plus-Minus - National Basketball Association - ESPN高队数据rpm
NBA Shot Charts 查高阶数据RAPM
#/in-season 查高阶数据LEBRON
查高阶数据DPM
NBA CourtOptix | NBA.com 查攻防相关的高阶数据
链接：有哪些关于 NBA 数据统计方面研究的书籍？ - 范西迪的回答
越分析越发现自己做的片面-NBA数据分析小结
数据描述：年至年NBA球员各赛季比赛数据以及球员信息数据来源：NBA Players stats since值参考本次分析中使用的数据，其余的隐藏掉了。
Year 所属年份-赛季
Player 球员姓名
Pos 球员司职
Age 球员年龄
Tm 球队
G 比赛场次
TS% 真实投篮命中率
OWS 进攻胜利贡献值
DWS 防守胜利贡献值
WS 胜利贡献值
以上数据来自 kaggle
还有一部分是 50年来历年冠军 nba百科就有
分析问题：
此次分析，由于早年间NBA没有进攻防守效率值甚至得分篮板等基础数据大量缺失，所以在数据中我参考了另外三项重要数据（OWS,DWS和 WS）进攻贡献、防守贡献、胜利贡献，并且是完善的数据，除了自由球员以外，无异常数据。由于0在统计中是重要指标所以0不是异常数据。
将球员分类首先根据所有WS值进行总结，将每个值出现的频数进行制图：
判断两个分布全部为右偏态分布（基于正态分布），但是由于NBA在全世界是最顶尖的篮球联盟，自然球员素质和能力也都是顶尖的。所以左半边的low performance 的球员贡献值很少。如果总和全世界球员的ws值，一定是正态分布的。
根据OWS、DWS、WS的所有值，计算出全部球员的OWS、DWS、WS值域、均数和标准差。根据每个球员三项指标与均值的差额除以标准差，计算出Z分数，根据z分数和经验法则给球员进行分类z分数在-1到1之间的为C类球员，+1到+2之间的为B类球员，超过2的为A类球员，-2到-1之间为D类球员，其余则为E类球员。（简单统计一下，NBA中E类球员凤毛麟角，不愧为全球篮球第一联盟）WS代表一个球员的综合指数，OWS代表进攻，DWS代表防守，三个指标定义一个球员属类。效果见下图：
每年的冠军球队根据球员分类，判断是进攻性球队还是防守型球队还是综合性球队？从网上另外的数据中获取到，年到年这68年的历年冠军，
由于要分析每年的冠军取胜之匙，为获得总冠军的球队自然要被剔除掉。经过整理：
该表按照-年份，球员分级 进行排序（已过滤所有每年非冠军球队）整理好源数据后，使用透析表总结一下数据：
通过透视表可以看到每天冠军球队的球员进攻胜利贡献、防守胜利贡献和胜利贡献总和。从此表中可以清晰地看到，每支冠军队伍搁在防守和进攻对于球队胜利做出的贡献，最终分别用进攻贡献和防守贡献除以总和，看到球队胜利贡献更大占比是在进攻端还是防守端。参下图：
最后一列是进攻端在胜利贡献中岛的比例最后根据进攻端在胜利贡献中的比例生成图：
从数据中得出：68年68只冠军球队，68条比例。其中超过50%和低于50%的数量都是：34
从数据看进攻和防守55开，但是事实上仔细看图，可以看出：
1.50年到74年依靠进攻夺冠的球队很少，以防守为夺冠基础的冠军球队更多。
2.74年到01年依靠进攻夺冠的球队增多。
3.01年以后趋于平衡，进攻端和防守端主导冠军无明显特征。
4.最重要的是，50年到74年夺冠依赖进攻指数极其低；74年到01年的虽然进攻依赖型冠军更多，但是根据具体的值参考，指数很接近050%，更靠近攻防两端平衡的球队。
综上而看，虽然依赖进攻的冠军和依赖防守的冠军数量在68年来想等，但是参考其具体数值，可以看出，防守依然夺冠因素中占更大比重的。
每年的总冠军球队是否拥有更多的优秀球员？此前对球员进行过分级：A\B\C\D\E
接下来将A&B的球员定义为优秀球员，根据从年到年夺冠球队拥有的优秀球员数量和每年拥有最多优秀球员的球队中优秀球员的数量。判断优秀球员数量是否为夺冠第一要素。闲话不多说，上数据透视表：
每年各球队拥有优秀球员的数量下面对比每年冠军球队拥有优秀球员的数量：
拥有最多的优秀球员夺冠为1，反之为0经统计，这68年来有33次冠军没有拥有最多的优秀球员书，另外35年冠军都是拥有最多的优秀球员的。由此可见，优秀球员的数量确实主要的夺冠因素之一。 那么在细细分析一层，以84年作为分界点：
84年以前多数冠军球队是依赖球队拥有的优秀球员数量的。
84年以后更多的球队没有拥有更多的优秀小球员。
其实从字面上看拥有越多的优秀球员球队实力应该越强大
但是这里有一个问题就是在评选优秀球员的时候定义A级和B级同为优秀球员
那没问题来了，一个A级球员和4个B级球员更容易夺冠还是三个A级球员和2个C级球员更容易？
据此判断，84年以后不是冠军球队不再依赖优秀球员，而是更加依赖更为优秀的球星级球员配以更多功能性球员（B\C\D）
而84年之前的球队，更依赖球队整体实力，没有突出依赖球星个人实力。
NBA现役最强数据统计，得分篮板等都有，最服25助攻的隆多！
20多次助攻，70分得分，30多个篮板，这些都是现役NBA球员在单场比赛中有过的数据，想来就是觉得不可思议。
可事实就是有些最强数据统计不止一名NBA球员拿到过，就像最多抢断数10次的记录，就有两位现役球员曾有过。
在单场得分、篮板、助攻和抢断等数据统计中，最为佩服的还是隆多送出过的25次助攻。
年12月27日，隆多代表鹈鹕队在篮网队的比赛中，送出25次助攻，是现役NBA球员中最多的。
单从助攻跟其它的数据项来对比，助攻不单需要球员传好球，还需接到球的队友能够把球送进篮筐，考量的因素有球员本身和队友。
助攻也只是从单个回合来看需要和队友共同来完成，就好比得分也是需要队友的配合，只不过关联性没有助攻那么强而已。
在隆多送出的25次助攻同时，那场比赛他的其他数据项是2分7篮板1抢断3失误，特别是失误数如此之低，可见其效率有多高。
再去看隆多的职业生涯助攻榜，还有过24次和23次助攻，以及6次送出过20次助攻。
前面那些数据都是他在常规赛比赛中送出的助攻记录，而在季后赛中的助攻记录同样非常出色。
最高的助攻数是21次，那是年5月4日他代表鹈鹕队跟卫冕冠军勇士队的决战中送出的，此外还有一次20次助攻的记录。
整个职业生涯他的常规赛助攻场均8.5次，而在季后赛中则是场均9.3次，已是现役球员中为数不多的传统控卫。
现役球员最高得分70分，这是太阳队布克在年3月24日跟凯尔特人队的比赛中创造的记录。
先来说一下那场比赛的概况，布克所在的太阳队最终以120比130输给对手，多少缺了点英雄赢球的感觉。
再者从当时他获得的40次出手机会，占据全队86次将近一半，而队友得分上双只有两位的11分，可见“戏码”倾斜得有些严重。
这样的高分有一丢丢“里程悲”的味道，而在他至今从未带队打入季后赛的常规赛得分榜中，排在70分后面的得分不太高。
59分和50分，其它都是50分以下的，在布克得到的50分及以上的三场比赛里，太阳队都是输给对手的。
这也是为什么当时他得到的70分，并不被太多人所肯定，总觉得球队给他制造机会的因素占大多数。
单场31个篮板，这是乐福在效力森林狼队期间，在年11月12日对阵尼克斯队的比赛中摘得的恐怖篮板数据。
那场比赛对方球队的总篮板数才不过43个，最终在输球的同时成为乐福的“背景”。
更为厉害的是乐福在得到31个篮板的同时，个人数据还有31分的进账，轰出的是一场双30加的数据。
不过这场上30的篮板也是他目前职业生涯中唯一的一场，而在常规赛中的20加篮板有不少，至于在季后赛中，只有一场是上20的。
从他的常规赛篮球榜数据来看，20个及以上的都是他效力森林狼队期间所得到的，而季后赛方面的数据……
由于他加盟骑士队才开启季后赛之旅，这方面的数据都是在效力那支球队所创造的，虽不如常规赛期间，但同样非常给力。
其实从篮板这项数据上来看，乐福从森林狼队到骑士队，真的是当时三巨头中牺牲最大的一个，也是承受压力最大的那一位。
在抢断数方面，现役球员最多的是格林和路威，他们都曾有过单场10次助攻的记录。
最近的是年1月20日，路威代表快船队在和爵士队的比赛中得到31分10抢断7助攻的准三双数据，面对的可是以防守著称的对手。
一向以得分手段多样化为特点的路威，在抢断数上的防守让他变得更加全面，而整个抢断榜也只有这唯一的一次上双10次。
格林的是在年2月10日，当时他代表勇士队在和灰熊队的比赛中，轰出11篮板10助攻10抢断的另类三双，再一次体现他的全面性。
能组织会防守是格林在球场上的特点，但要说防守体现在抢断上的10次，那多少还是显得更为给力。
如果非要给这个10次抢断来个较量，那恐怕还是格林的要稍稍厉害一些，毕竟他在球场上所担当的任务要更多一些。
盖帽数上的记录保持者由麦基和怀特塞德，是单场12个。
麦基给人的感觉是机动性非常强，但其实早些年，那次也距离现在有些久远，年3月15日，当时的他效力于奇才队，在和公牛队的比赛中。
轰出11分12篮板12盖帽的三双数据，只不过上双的盖帽数是他目前职业生涯中唯一的一次，后面最多也就常规赛中的7次。
不过怀特塞德就不一样，他在年1月25日得到14分13篮板12盖帽，并且后面还有过三次盖帽数上双的记录。
尽管两者的身高相差不大，但麦基在体重上的优势也是一种劣势，相比盖帽的要求可能会更高一些。
同样给个比较的话，麦基的12个盖帽会更难一些，但综合来讲还是怀特塞德的上双盖帽数要更多。
在单场三分球上，勇士队汤普森保持着14个的记录，有种感觉不是应该库里是现役三分王吗？
先说一下汤普森的那场14记三分球记录，年10月29日和公牛队的比赛中，他得到42分，三分球24投14中，效率可谓是奇高。
不过从他的职业生涯三分球记录来看，常规赛中上双的三分球进球数不止一次，而季后赛中唯一的那次，年5月28日那一次才是成名之战。
11记三分球让他贡献41分，帮助球队强势逆转，成功将西决从1比3落后，追到那场比赛之后的3比3平，才有后来球队拿下抢七大战。
其实按照汤普森和队友库里的三分球能力，常规赛中如果要投进20个，恐怕也不是问题。
可能“水花兄弟”在三分球记录上只是想不想写上自己的名字罢了……
