数据控：趋势！三分球成宠儿 大数据时代的篮球-搜狐体育

小前锋小前锋被视为是进攻时的全能球员，既要足够强转可以在内线对抗又要足够灵活足够在外线驰骋，能够在外线和内线都具有较强的得分能力。 OECD 每周经济活动追踪工具 来自 OECD：每周追踪工具运用 Google 趋势的搜索数据和机器学习技术来提供每周 GDP 预估值。 劳天溢老师：其实我的角度可以从球员的角度出发，也可以从比赛的角度出发，比如说分析球员的能力在比赛当中的贡献。 如果是从比赛角度出发的话，可以分析一下决定比赛胜负的关键因素还有转折点，等等。 最后一部分图涉及到MDS降维算法（Multidimensional Scaling）。 从第一张图可以看到，周琦的篮板显示已经超越了同位置中锋球员的正常范围，并且盖帽已经接近了联盟的顶尖水平。

2010~2011赛季使用这套系统的球队只有6支，但如今已覆盖到所有的NBA球队。 系统能够追踪每一名球员的每一个动作、每一次传球、每一次投篮、每一次触球，每支球队的总经理都表示，事实上他们所使用的这套数据系统提供的数据，比重尚无法占到该系统所提供数据总量的10%。 不过他们均对一个观点表示认可，这套系统将是高端篮球数据分析的未来。 Alagappan的分析还发现类似这样的惊人发现：从球员效能角度看，波士顿凯尔特人队的拉简隆多更接近热火队的肖恩巴蒂尔，而不是同为后卫的马刺队托尼帕克。 最后，尽管社交媒体上充斥着对即将开始的比赛的个人意见，而这些意见的可靠性和研究水平差异极大，然而它们仍旧是有用的信息源头。 关注经验丰富的篮球作者、统计数据提供者和官方球队帐号，可以帮助你随时掌握最新消息和信息，对于提高你的投注价值至关重要。

你的第一种逻辑上的冲动可能是假设这是一种平均分配。 但篮球是零和游戏，如果一个队领先，另一个队就会落后。 因此，联盟中大约一半的高使用率阵容应该是积极的，大约一半应该是消极的。

这个结果乍一看似乎不符合逻辑，但经过进一步的分析会发现它是有道理的，因为它代表了选择偏差的一个例子。 在大多数情况下，如果阵容不起作用，教练就会停止使用他们。 无论如何，净效率落后的五人阵容可能无法发挥足够的作用来达到”有意义“的门槛。

不过杜兰特消耗确实没有想象中大，基本上都是中投，没什么突破。 太阳球迷和快船球迷现在都很自信，系列赛才刚刚开始呢，最起码要打6场的。 快船球迷自信是杜兰特布克场场44分钟，撑到五场后，快船优势就来了。

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通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中变量的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。 因此我们得到一个用臂展做自变量，身高做因变量的线性方程，对于身高缺失但臂展存在的球员数据可以利用该方程对其身高进行预测。 这一篇文章我们会使用之前学习的回归分析的知识来做一个真实数据的分析，也是在应用中学习吧。

而中远距离的出手比重在2008年之前都是呈上升态势，但在那之后就开始出现逐年下降。 而在10英尺之外的两分球比重，总体也是下降的态势。 一个是实时的，另一个是延迟大约10秒左右，让他看到他可能错过的任何细节。 电视暂停是他的喘息机会，让他有时间研究他从现场看到的东西并为接下来的工作做准备。 他还在赛前与平面设计团队合作，以确定他引用或发现的数据如何最好地以视觉方式呈现并增强呈现效果。 尽管他没有在他的作品中提及它们，但他对这些图形进行了严格的研究。