数据分析两场nba比赛结果！大数据+nba=？_51cto博客_nba数据分析

在今天 NBA 公布了东西部首发之后，再次成为西部后场首发之一；不仅如此，在全联盟的后场球员得票数中，库里（584万）也大幅度领先于第二名的比尔（348万），这个成绩可以说是直接宣告了 “538” 的判断错误。 2013年至2014年间，Jett Lee开始以数据分析顾问的形式在湖人任职。 这期间湖人在选秀中摘到了一个又一个可塑之才：兰德尔、拉塞尔、小南斯、英格拉姆、祖巴茨，可以说没有一次看走眼，这对于任何一支NBA球队来说都是很难做到的事情。 清一色的内线球员哈，毕竟内线球员的防守数据（篮板+封盖）可以直观量化。 这跟快船队的战术有关啦，第一节的比赛保罗和全队都是找雷迪克的，各种三分出手。 现在市面上流行的有FineBI、Power BI，但权威机构IDC指出市场占有率第1的还是FineBI，这些都可以做数据分析。

通过分析近十年NBA选秀体测数据（敏捷度，爆发力，速度和各项身体指标）。 可以看出周琦的体测数据基本达到了NBA中锋的正常水准。 在绕桩变向和禁区折返跑这两项敏捷度测试中，周琦表现不俗，有着超越常规NBA中锋的水准。 中锋最重要的垂直纵跳一项，周琦也超出了联盟中锋的正常范围。

NBA的副总裁兼CIO Michael Gliedman表示：传统的数据仓库方法需要预设查询条件，无法处理球迷各种各样的分析请求，而Hana能够满足我们的需求。 篮球作为一项全球性的运动，吸引了大量的粉丝关注，而NBA作为全球最具吸引力的篮球联赛，其网站数据更是汇聚了广大球迷的关注和期待。 通过NBA官网，我们能够获取到各种关于比赛、球队和球员的数据，这些数据对于揭示球员的表现和趋势有着不可替代的作用。

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。 对于研究NBA的三分球策略有效性的主题，应该有更多分析可以纳入球员层面的评级分析中。 此外，如果对NBA球队的“摆烂”现象进行分析，也应该会有更多有趣的发现。 一个有两个样本的t检验测试结果显示，那些投三分球数超过中位数的球队，赢球的平均值要高过投三分球次数不及整体中位数的球队，并且是有统计学意义的。

今年是NBA全明星周末自1991年后重回夏洛特，设计师也特别注意到这一点，在球体表面的两颗星星处分别印有“91”和“19”字样，代表女王之城两次时间不同、但同样精彩的全明星周末。 作为知名球类制造品牌，斯伯丁与篮球以及NBA一直都有着颇深的渊源。 2019NBA全明星周末重回夏洛特，也恰逢斯伯丁第一颗篮球诞生125周年，斯伯丁不仅继续为全明星赛打造了比赛球和花球，还在此基础上推出1款限量花球复刻版和3款限量版纪念橡胶球，堪称超豪华组合。

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对于新入行人力资源的员工来说，光是处理数据就比较难。 从历史数据看，SAS圣安东尼奥马刺队表现最好，以49.69胜场，63.9%的胜率居球队第一名。 而近两年胜场最高的球队是GSW金州勇士队获得了115场胜场，也荣获了单年最高的72胜场，而SAS圣安东尼奥马刺队则是以102胜场保持第二名。 延迟方面，NBA在新闻发布会上透露比赛数据将在比赛结束15分钟后才可以访问，并非实时数据。