nba高阶数据是怎么算的 nba高阶数据分析方法？

NBA高阶数据是一种衡量球员、球队和比赛效率的指标，通过对比基本数据、进攻效率、防守效率、净效率、真实命中率等多项指标的分析，可以更全面地评估球员和球队的表现。在时代，高阶数据分析方法逐渐得到应用，帮助球迷和球队做出更科学的决策。

1. 真实命中率(True Shooting Percentage,TS%)

真实命中率是一种衡量球员投篮效率的指标，可以准确地反映球员在不同投篮形式下的得分效率。它综合考虑了投篮命中率、三分命中率和罚球命中率。计算公式为：

TS% = 球员得分 / (2 * (球员出手次数 + 0.44 * 球员罚球次数))

通过真实命中率，可以判断球员在攻击端的得分效率，从而评估其投篮能力和进攻贡献。

2. 进攻效率、防守效率和净效率

进攻效率(Offensive Rating, OFFRTG)、防守效率(Defensive Rating, DEFRTG)和净效率(Net Rating, NETRTG)是衡量球队攻守能力的重要指标。

进攻效率是球队在每100个进攻回合中得分的平均值，计算公式为：

OFFRTG = 球队得分 / 球队进攻回合数 * 100

防守效率是球队在每100个防守回合中失分的平均值，计算公式为：

DEFRTG = 球队失分 / 球队防守回合数 * 100

净效率是球队进攻效率和防守效率之差，表示球队攻守平衡的程度，计算公式为：

NETRTG = OFFRTG DEFRTG

通过对比球队的进攻效率、防守效率和净效率，可以了解球队的整体实力和比赛表现。

3. 黑箱模式数据

黑箱模式数据是基于正负值产生的高阶数据，不依赖基础数据，通过分析（线性代数和统计学）获得。常见的黑箱模式数据有：DPM、EPM、LEBRON、RAPM、ERM和RAPOTR等。

这些黑箱模式数据通过对比球员和球队在场上和离场时的表现，量化评估个体和团队对比赛结果的贡献。它们可以综合考虑多项指标，提供更全面的数据分析结果。

4. 霍林格球员效率值（PER）

霍林格球员效率值（Player Efficiency Rating, PER）是一种综合评估球员在场上的表现的指标。它通过考虑球员在各个方面的表现，如得分、篮板、助攻、盖帽和抢断等，将球员的贡献综合量化为一个数值。

霍林格在2006年提出了PER这个概念，从那时起，PER值成为了衡量球员综合实力的重要指标。它综合考虑了球员在攻防两端的表现，对于评估球员的能力和价值具有重要意义。

5. 高阶数据的应用

在NBA中，高阶数据的应用越来越广泛。以下是一些应用高阶数据的情况：

1）球员评估：高阶数据可以提供更全面、客观的球员评估指标，帮助球队进行选秀、交易和合同谈判等决策。

2）球队分析：通过分析球队的高阶数据，可以了解球队的优势、劣势和整体战术风格，为球队制定战术和防守策略提供依据。

3）比赛预测：通过对比球队的高阶数据，可以预测比赛结果和球员的表现，帮助球迷和赌球者做出更准确的预测。

4）数据科学研究：高阶数据的分析方法可以应用于其他领域的数据科学研究，如金融、医疗和商业等，为决策提供参考。

NBA高阶数据是通过对比和分析多项指标得出的综合评估结果，可以帮助评估球员和球队的表现。在时代，高阶数据分析方法逐渐得到应用，对于球迷、球队和数据科学研究都具有重要意义。