Nba分析师：湖人是防守最好的球队，戴维斯将带领湖人进入总决赛 加内特 湖人主场 勒布朗詹姆斯 安东尼 戴维斯_网易订阅
如果想做数据分析，那么 python 则为一把利器。 初入职场，除了使用 python 中列表、元组、字典等常用数据类型外，经常会接触到一些如 csv 文件、json 格式的数据、或者直接要和数据库打交道。 本文，通过几个小例子简述 python 对 csv、json、mysql 的简单操作。 摘要：作为一个正奋战在之路上的球迷，开始了一次数据分析实战，于是，以分析球赛数据为起点的操作开始了前言作为一个功能强大的编程语言，如今在数据分析机器学习人工智能等方面如日中天。 在14～15赛季湖人第4场与勇士的比赛中，之前以4年总计7000万美元顶薪合同续约的克莱-汤普森（Klay Thompson）拿下全场最高的41分，在得分排行榜上也仅次于格里芬，之前的4年合同他的薪资仅为1010万美元。 “我很欢迎那些能起到作用的工具，尤其是因为我们现在生活在一个信息化的年代。
不仅如此，20支较早雇用分析师的球队在2013年至2016年的三分球命中率也比其余10支球队高出0.7个百分点。 针对NBA球员运动数据进行分析，利用监督学习下的回归分析、分类分析以及模型选择，非监督学习下的聚类分析、缩减维度，深入浅出介绍机器学习的原理以及它们是如何运用的，从而帮助学员深度构建数据分析思维。 在竞选期间，通过使用A/B测试的方法，改进了奥巴马筹款网站的设计，帮助奥巴马筹集到6000万美元的竞选资金，最终获得了胜利。 在A/B测试的实验阶段，学员可以看到，通过向不同用户显示不同组合，以及比较最终效果的方式，找到不同方案中最优的一个，从而提高指标，提高公司竞争力。 通过使用假设分析进行风险管理，从而使航空公司通过多种方式提升业务。 假设分析，是评估在不同的条件下，带来不同结果的可能性，并通过比较选择出最佳决策的过程，帮助学员树立数据分析的思维。
在收集到足够多的数据之后，ShotTracker就可以分析出运动员的投篮情况，并且给出投篮的改进建议。 尽管这个东西比较有趣，但职业团队认为这个只是针对个人，对球队练习帮助不大。 于是ShotTracker把原来产品推翻重来，做出了ShotTracker team。
现在，NBA30支球队都在使用着 Stats 开发的SportVU技术，该技术同时使用6只摄像头追踪捕捉场上球员的动作，每秒可记录下25个动作，一场比赛可以收集到7.2万个数据点。 对球队的教练而言，除了场上的表现之外，他们需要利用这些数据来了解球员的特点，帮助他们改进弱项发挥优势，然后以此制定场上的战术，并且根据球队的人员构成变化来推动球队风格变化来保持长久的竞争力。 随着“大数据”在NBA联盟运营和球队的发展方面发挥出越来越突出的作用，大家也开始越来越重视这项技术和理念，NBA领先的大数据分析让伟大的运动传奇更具商业价值。 湖人这个赛季能走多远取决于安东尼戴维斯和勒布朗詹姆斯的统治力，还有就是球队其他球员的整体表现。
即便如此，20支先锋球队在13年到16年每赛季多赢的8场球是无法忽略的，这几乎是分区头名和第八名之间的差距，决定了一支球队到底是打到6月还是早早回家钓鱼。 分析师已经是联盟的大势所趋，如果不跟紧潮流，只有被打败的可能。 即便球队战绩由多种因素所致，显著的一点是，20支雇用了分析师的球队在2008年至2012年平均每个赛季比没有雇用分析师的球队多赢7场球。 这一现象延续到了第二个时段，2013年至2016年，这20支较早雇用分析师的球队比另外10支球队平均每个赛季多赢8场球。
他的三分命中率低于联盟平均水平，虽然他场均可以砍下31.3分，但他的得分80%在罚球线以内。 当他接球突破时，雷霆队选择上线夹击、逼迫他分球给队友。 通过战术调整，火箭队上赛季的战绩从2016年的41胜提升到55胜，排名也从西部第8前进到西部第3。 经过大数据的精准匹配，上赛季火箭队签约了擅长投射三分的安德森和戈登，本赛季更是招募了能攻善守的保罗。 季后赛是巨星的舞台，也是检验一只球队的验金石，乔丹虽然得了6个总冠军，铸造了公牛王朝，但是在季后赛的旅途上也并不是一帆风顺，直到28岁才拿到了第一个总冠军，下面就通过数据，来回忆一下乔丹的季后赛之旅。 乔丹在对阵快船、灰熊、公牛（奇才时代）时的胜率都超过了80%，对阵大部分球队均能达到60%以上的胜率，然而从图中也可以看出，爵士、湖人、火箭、活塞是乔丹职业生涯中最大的四个苦主。
纳斯卡赛车的执行副总裁兼首席市场官Steve Phelps认为，首先要让管理者接受数据驱动决策。 如果组织能够快速部署一个有效的分析系统，团队会很乐意采用它。 Mobalytics创始人Amine“Uth”Issa运用《英雄联盟》游戏开发商拳头的数据库中的专有数据和统计数据，通过一种算法精确测量选手在特定技巧方面的表现，并具有极端的细节和准确性。 这使得战队可以为特定比赛选择最好的选手，还拥有了在关键时刻选择“替换”选手的能力。 但只有部分数据分析对门将奏效，而我没有足够的时间来完整地回答好这个问题。 相反，我会说比起更换米尼奥莱，他们更应该在中场球员方面引进纳比-凯塔，前者对于球队的进步要比后者能够带来的少得多。
NBA在华已有长足发展，对于不少有志在NBA工作的人来说，即便不能上场比赛，能够将自己的能力应用到NBA比赛中便是一种无尚的荣耀。 本篇所讲述的便是这样三位华裔人士，他们并非球员，但是他们都热爱NBA，他们的工作都间接地影响着NBA比赛。 想要更好地了解在这些场景中大数据是如何进行预测性分析的，我们需要考虑在预测比赛时所需处理的数据性质。 说一千道一万，还得具体问题具体分析，毕竟比赛是人打的，是人就会有波动。 通过数据总结出来的一般规律，在某些场次未必能够适用，所以主教练的临场指挥也很重要。