大数据如何改变nba
除去观赏精彩的比赛过程，我们也同样好奇比赛的结果会是如何。 因此本节课程，将给同学们展示如何使用nba比赛的以往统计数据，判断每个球队的战斗力，及预测某场比赛中的结果。 上场比赛球员巴特勒和阿德巴表现非常出色，前者上场42分钟拿到27分6篮板10助攻，投篮命中率17投9进成绩，后者上场38分钟按到23分13篮板2助攻成绩。 热火整体篮板发挥较好，上场比赛热火篮板球比尼克斯多出9个，进攻篮板比尼克斯多3个，成为取胜关键。
勇士失分比湖人多，说明湖人防守比勇士更加强悍，在交易后，湖人的防守能力是联盟第一，内线有攻防大闸浓眉，范德比尔特也是经常防守对手的头号球星，并且都取到过好的效果。 勇士有格林的手段，外线有维金斯和克莱，但是面对詹姆斯都是吃亏的。 湖人和勇士会师次轮，时隔5年，詹姆斯和库里季后赛再相遇，可以说是提前上演了NBA春晚。
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这就表明虽然他们的控球回合数少于其他球队（即得分机会更少），他们在控球回合中得分效率最高。 进行NBA预测时可以选择各种市场——最常见的是输赢盘、让分盘、总分盘和优胜冠军投注或延续整个赛季的各大市场。 不同的市场有着不同的复杂程度，这使得博彩玩家在进行预测时更偏爱其中某些市场。
丰富的统计数据，让比赛变得更加科学，球员开始越来越注重投射效率，因而他们选择投射三分或是杀入篮下得分。 同样以上述年份的数据为例，我们来观察联盟中距离和中远距离的平均投射命中率。 随着人工智能和大数据技术的不断发展，NBA比分数据分析的应用前景也越来越广泛。
NBA比赛强度较大，加之常规赛季中有超过80场比赛，因此球员名单和阵容可能会因不同的比赛而发生极大的变化，这些变化直接影响着球队赢得或输掉比赛的机会。 近日，森林狼队宣布他们的团队已经雇用了Dwight Lutz和Nick Restifo作为他们的篮球数据分析师。 这篇文章来自Nick Restifo的博客，不仅讲了他对新赛季的预测，还分享了一些他预测的方法。 这张图中，周琦距离常规中锋区域更远了，他的敏捷度，速度，以及爆发力更接近前锋甚至是后卫。 结合上面单项数据的对比图可以发现，周琦的变向，折返跑，垂直纵跳能力都超过一般的中锋，这就解释了他离群的原因。
在这里我们就是要对球员进行一个多分类，方法选用经典的决策树和它们的集成方法——随机森林。 接下来我们先看一下这五个位置各有什么特点，当然你可能比我更清楚这些内容，但是我们也不是在做无用功，注意加重的文字，我们就从这些里面选择特征。 随着移动网络普及与新媒体数字平台发展，数字媒体凭借实时性、灵活性、个性化、易检索、多渠道等优势，在体育领域发展潜能突出。 根据IRIS Intelligence数据，中国与欧洲主要国家的千禧一代中，数字流媒体形式是其观看体育内容主要方式，中国用户由于可观看电视体育频道偏少，为新起OTT（互联网电视）服务商，提供更多机会。 中国、欧洲、美国以流媒体消费形式观看体育内容的人群占比。 随着新媒体平台发展，人性化数字体验受到多方关注，数字直播领域创新悄然进行，例如，NBA、德甲足球联赛等，纷纷尝试在移动设备或社交媒体上效果更好的竖屏直播。
针对本平台的某些其他特定产品/服务，本平台还将制定特定用户服务协议，以便更具体地与您约定相关服务内容、服务规则等内容，您应在充分阅读并同意特定用户服务协议的全部内容后再使用该特定产品/服务。 所以到当2013年圣诞节时，NBA可以很快地告诉一个球迷从1947年开始NBA圣诞节特别节目开始，他喜欢的球队多少次出现在圣诞节比赛中。 解说员经常会说“第三节时科比和奥尼尔合起来得分超过55分，湖人队没有输过”之类的话语，一边说一边可能感谢万能的大数据。 博彩玩家进行NBA投注时，可以利用各种不同的指标来让自己占得先机，并做出明智的决策。 在NBA比赛中，我们常看到助理教练拿着书写板不断写着什么，这是在记录数据，但这些数据不是你在赛后统计单上看到的那些如得分、篮板、助攻的“初级数据”，他们记录的是球员在合理冲撞区的触球次数、每回合传球次数、内传外三分投篮次数、潜在助攻、造犯规次数等。