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图表小分队零距离观察之二
事件的位置分布

NBA知识中另一块非常重要但却被忽视的内容就是对各种事件的发生位置的统计,比如犯规(尤其是那些导致罚球的)、失误地点等等。有了这些信息,加上对投篮地点的分布统计,我们可以清晰地描绘出在球场上不同区域的“每次持球平均得分”(points per possession)分布,并对其有更深刻的认识。

项目范围:跟踪每一次持球事件发生的起点和终点,持球事件可以是投篮、犯规、失误。

德州篮球的开路先锋——埃尔文.海耶斯列传


Elvin Hayes无疑是篮球史上最伟大的强力前锋之一,凭借标志性的转身跳投,强悍的内线防守,以及16年如一日的敬业,他不仅取得了无数光彩夺目的荣誉和记录,也使自己跻身于奈史密斯篮球名人堂和NBA五十大巨星之列。

作为NBA七十年代顶尖的得分好手和篮板悍将,Hayes在其职业生涯中一次成为得分王,两次成为篮板王,总共得到27,313分,在Kareem Abdul-Jabbar, Karl Malone, Wilt Chamberlain, Michael Jordan和Moses Malone之后排名历史第6,同时还以16,279个篮板排名历史第4。

在那个时代,Hayes也是联盟中最著名的铁人。在他效力的16个赛季中,总共只缺席了9场比赛,没有一个赛季的常规赛出场数低于80场。即使现在,50,000分钟的总出场时间也只有天勾(20个赛季,57446分钟)和卡尔.马龙(19个赛季,54852分钟)能够超越。

Hayes是

[随笔]西部决赛第5场札记

过程不写了,谈一下个人看球的评述

球员点评:

核心球员
RP守恒定律再次得到验证。两天前的比赛Dirk13投3中仅得11分,是他3年来最烂的季候赛表现。今天这场球因为他的第四节表演,却成为一场经典。我已经可以想象到,下一场移师凤凰城,他会遭到太阳如何疯狂的包夹。

看完前三节,我在想这场球会拉锯到最后一分钟才决出胜负,但德国人却把第四节变成了他的Show Time。太阳这一节一共才得到20分,而Dirk一个人就包揽22分,投篮7投6中(包括三分球2投2中),罚球8投8中,完全打爆太阳的防守。太阳最后7分钟里只得到6分,包括Nash的三次罚球和最后垃圾时间Diaw的一个三分.......我感觉他们被Dirk的个人进攻打得有些不知所措,已经丧失了还手之力。

比赛还剩1分钟时,小牛尽遣替补上场,Dirk下场时满场齐呼“MVP”.....单节22分,单场50分,都创造了他在季候赛的个人记录,也应该是小牛队的队史记录。说实话德国人要成为常规赛MVP的可能性很小,不过
[随笔]西部决赛第一场观战札记


两支球队在我心里没有高低轻重,所以是以一种旁观者的心态去欣赏。不过基于实力的对比,对这场比赛的预测我一直是看好小牛,因为他们有更高大的内线,更深厚的板凳,更均衡的攻防体系.....当然还因为比赛是在美航中心举行

整个进程和我的预想相当接近,即使太阳在大部分时间都保持领先,即使主持人一直在说小牛被太阳的节奏所牵制。除了最后几分钟的结果有些意外。

法国人0.5秒的绝杀不仅仅只是一次偶然,前面47分钟的斗力才是更值得推敲的。当比赛还剩43秒时,太阳117-116领先小牛,理论上双方都还有一次进攻机会,胜负在很大程度上已经取决于运气。事实上,小牛这时已经丧失了所有的优势,在我看来其实就意味着一种失败。

太阳的阵容和战术一如既往,除了Kurt Thomas伤愈复出外,没有任何秘密可言。几乎他们的每名队员都擅长挡拆、中投和突破,再加上MVP的穿针引线,在进攻端每一颗棋子都是活的。而在防守端,他们的内线也一如既
前注:为了有助于更系统地理解82games在传球数据统计方面的的开拓性研究,我把04-05赛季的传球数据统计也翻译出来,建议大家参照阅读。

源链接:
http://www.82games.com/feeders0506.htm


NBA 2005-06赛季球员传球数据统计

上赛季一篇备受欢迎的文章就是NBA 2004-05赛季球员传球数据统计,它告诉我们一名球员的投篮进球中有多少是来自某个特定队友的助攻,以及一名助攻者的助攻又有多少该感谢某个特定队友的得分。

对于目前的助攻数据统计,我们希望在不久的将来能看到其被废弃,因为这种方法具有非常明显的缺陷.......1) 助攻数在很大程度上取决于投篮

前注:显然82games对NBA传统的助攻统计相当不满,蓄意对其进行彻底的颠覆,而本文就是这样一个开始。建议将本文和NBA 2005-06赛季球员传球数据统计图表小分队零距离观察之一:妙传的价值两文参照阅读。

源链接:
http://www.82games.com/feeders.htm

NBA 2004-05赛季球员传球数据统计

我们时常遇到的一个问题就是,每当进入NBA数据统计的某个新领域时,往往需要创造一些相关术语,不仅要让大家印象深刻,还要通俗易写。有时候,在这一点上我们做得并不好,这也正是我们今天所要面临的考验——如何用简洁的语言描述球员之间的传球数据?我们手头已经拥有联盟中每两名队员之间相互助攻

选择NBA季候赛最伟大的20个时刻


注:Chris Sheridan,ESPN的专栏作家,NBA邀请他参加一项投票,内容是季候赛有史以来最伟大的20个时刻,以下就是他的个人选择。

 


1: 1980年,总决赛第六场,湖人对76人.....天勾因伤缺席,一个叫Magic Johnson的20岁PG菜鸟客串中锋位置。他得到42分、15个篮板、7次助攻.......在费城的主场Spectrum球馆带领湖人取得最后一战的胜利,赢得球队历史上第5个总冠军,同时也是80年代的第一个总冠军。

 

2. 1976年,总决赛第5场,凯尔特人对太阳....比赛打到第二个加时的最后时刻,Gar Heard的翻身跳投帮助太阳追平比分,将比赛拖入第三个加时....不过凯尔特人最终还是赢得了胜利。那一年我只有10岁,和父亲一起在电视前看了直播,时至今日当时的混乱场景仍历历在目。

 

3. 1957年,总决赛第7场,125-123

82games站长HoopChina访谈录

问者:众hooper
答:Roland Beech(82games.com站长)
译:q412(HC的九歌)


简介:
82games.com创办于2002-03的NBA赛季初,专攻NBA的数据统计与分析,为球队管理人员,教练,球迷,媒体提供有创意的数据信息。当然,最主要的工作还是和球队合作,找到帮助他们提升战果的办法。

我个人1990年毕业于加州大学Berkeley分校并取得英语专业的学位,随后参加了许多体育项目的数据分析工作,包括赛马、NFL橄榄球、棒球、篮球...很快还会涉足(足球)世界杯。

CK问: 能谈谈82games.com的成长经历么?怎样成长为NBA球队的顾问机构的?“Roland排名”是不是NBA球队中常用的工具呢?

我在NFL做过许多工作,包括球队的一些项目,不过我感觉NBA是一个令人激动,潜力更大的领域。象棒球,所有能干的数据工作几乎都被干完了,而篮球则不同,还有很多未开发的研究工作在等待我们去做,去帮助球队提高。就这点而言,我想篮球是足球以外最大的一个缺口——足球在数据统计这一块几乎是一片空白。现在NBA已
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如何“掌控”NBA比赛——关于制造进攻犯规的分析



毫无疑问,在正式的NBA数据统计中也包含着一些对球员个人作用的评估,比如当某个球员在场上和在场下时球队数据变化的比较。好吧,现在有一种更简单的个人数据比较——制造对手犯规数,这也是球迷们一直期待看到的内容。

由于有小部分比赛录像没有收集到,所以数据并不完全精确。如果你能接受这样的“非正式”统计,那就继续往下看吧。

NBA制造进攻犯规数个人排行榜

前注:第一次看到这篇文章时震撼得几乎失语。以前只知道82games在数据方面非常专业,但并不清楚究竟有多专业,他们又是怎么做到的。这篇文章提供了一个侧面,几十位图表小分队队员的耕耘,凝结成这样一篇不显山水的短文,这就是所谓的逆天?就像文章最后所写的,他们把NBA的数据分析推向一个新的高度.....向82games的bt们致敬。

原文链接:http://www.82games.com/assisted.htm


比赛图表剖析
妙传的价值

眼下,NBA数据统计中存在的一个明显问题就是传球。我们看到的只是球员们的助攻数,然而每一次投篮得分究竟有多少成分是得益于队友的助攻?无人盯防的灌篮和对抗中的跳投得分显然是有区别的,我们对此一无所知。更重要的一点,我们统计的只是那些转化为助攻得分的传球,而其它