大家看NBA，除了看比赛本身，还最关注什么？
以昨日勇士与森林狼的较量为例，克莱-汤普森为球队贡献28分，并摘下5个篮板，送出3次助攻，完成1次抢断，三分球方面命中6记；斯蒂芬-库里则有22分入账，得到8个篮板，发起8次助攻，达成2次抢断和1次盖帽，三分方面则命中2球。
没错，我们要说的就是数据，篮球比赛中重要的组成部分。
字母哥本赛季数据大涨
数据不是万能 但是没有数据却万万不能
回顾2017至2018赛季，众多媒体评价其为NBA历史上一个极为出色的鼎盛时期。当时，众多明星球员集结组建强队，几支实力雄厚的队伍由此诞生。同时，新一代的超级巨星崭露头角，表现出色。此外，许多优秀的新星球员也纷纷涌现。在各项数据统计榜单上，这一现象表现得十分突出。
截止到北京时间11月9日，本赛季NBA的各项数据排行如下：
字母哥阿德托昆博每场拿下31.9分，是联盟中最高的；纽约新王波尔津吉斯场均贡献30.0分，位居次席；火箭真核哈登每场得到29.5分，位列第三。
NBA球员得分榜，截止到10月9日
内线抢断数据方面，庄神德拉蒙德以每场15.3个篮板的成绩位列首位，小乔丹场均贡献14.3个篮板，位居次席，考辛斯则每场拿下13.6个篮板，排在了第三的位置上。
韦少凭借场均送出10.9次传球的优势，略微超过沃尔场均10.8次传球的记录，独占助攻榜首位，沃尔屈居次席，而哈登则以场均9.7次传球位列第三。
盖帽榜的前三位是戈贝尔，杜兰特和波尔津吉斯；
抢断榜的前三位是保罗-乔治，波特和小里弗斯。
这赛季一共进行了三周比赛，但数据排行榜上排名靠前的选手，和去年相比出现了显著不同。一些经验丰富的观众指出，单纯依据数据统计，并不能完全反映一位选手的表现；另一些经验丰富的观众则认为，这些基础数据并不重要，我们更应该关注真实命中率，各项效率值，以及使用率等系列其他指标。
等等，那些实际投中率，各项效率指标，应用比例到底是什么含义？它们又是怎样计算得出的？接下来，我们按照NBA官方的划分方式，向各位说明所谓的基础统计和复杂数据，这样球迷们在查看技术记录时，就能对球员的表现有更明确的了解。
基础数据反映NBA球星球场收获
篮球赛场上的核心统计信息，就是那些能直接在比赛过程中体现出来的数据。例如我们日常接触频繁的得分记录，篮板统计，助攻次数，抢断数据，以及盖帽表现，这些都是最核心的五种基础统计指标。
基础数据类型多样，其中百分比数据除外，其他类型可分为总量和均场两种形式。总量代表特定阶段球员累积的统计数值，均场则体现该阶段每场比赛的平均表现水平。
依据NBA官方的清单，基础信息包含十八项类别。接下来，将逐一进行简要说明。
上场时间（，简称MIN）：球员在比赛中出场的时间。
得分（，简称PTS）：球员在比赛中拿到的分数。
投进篮筐的次数，指的是运动员在竞赛过程中，将球投入得分区域的频次，涵盖两分和三分的进球，但不含罚球的记录。
投球总次数，涉及两分和三分尝试，不包括罚球尝试，这个统计项目叫作投篮出手数，英文标记为FGA。
投球成功次数与投球尝试次数的比率，称作投篮准确度，涵盖两分及三分的总体表现，但不含罚球。
三分球成功次数，指运动员在赛事里投中三分球的总数。
三分投射次数，即球员在竞赛过程中从三分线外尝试投篮的次数。
三分球成功概率，即三分进球次数与三分投篮次数的比值，通过比赛中的实际数据计算得出。
罚球成功次数，即球员在比赛里罚球投中的数量，这个数据用FTM表示。
投篮命中次数，指的是球员在竞赛过程中执行罚球的总回数，这个数据也称作罚球尝试次数。
罚球成功次数与罚球尝试次数的比率，即为罚球准确度，简称FT%。
抢下篮板（，简称为REB）：当投篮未能命中时，运动员从篮板或者篮筐上弹起的球被其截获的次数。
抢到后场篮板的次数（ ，简称为进攻篮板）：当球员处于得分方位置时，所获得的本方篮板回球数量。
防守时拿到的后场篮板数量（ ，缩写为DREB），指的是球员在防守位置上成功抢下的篮板个数。
协助得分，简称为助攻：是指控球者借助传球，协助下一位接球的队友迅速或者及时得分的行为计数。
拦截，简称为STL：拦截是指防守球员依照规则，凭借主动且具有攻击性的动作，从对手手中夺回球权的行为，统计其发生的次数
盖帽，又称为BLK，是指防守者在比赛过程中，运用符合规则的技巧，使对方投篮时出手的球偏离原本预定路线的行为，这种行为的次数即为盖帽数量。
失误，简称为TOV，是指球员在场上进攻过程中，因自身原因造成球队失去控球的情况，具体表现为被对手成功抢夺球权，或者球员自身触碰球出界外，又或者是触犯比赛规则形成违例，还包括在进攻环节中因犯规行为导致失球。
这18项数据组成了NBA的核心统计资料，或许有人会问，为何不把犯规纳入其中，原因是犯规的多少无法准确反映球员在比赛中的实际发挥，对评判球员水平缺乏明确的参考意义，所以犯规不属于基础统计的范畴。
这些数据虽然内容丰富，但在全面评估球员价值方面，仍然存在局限性。此时，更精密的统计资料便派上用场了。
高阶数据深层次揭秘NBA球星能力
依据NBA官方公布的数据分类，总共包含十二项统计指标，在篮板效率这项指标下，又可以进一步划分为得分篮板和防守篮板两个子项，关于这两项的具体内容在此不再赘述。这些复杂的统计数值，并非可以直接在赛场观察到，而是需要借助比赛过程中记录的若干基础数据，经过特定的运算方法处理后才能得出。
值得注意的一点是，高级数据统计需要充足的数据样本作为基础，否则分析结果会出现严重偏差。举例来说，如果一名球员在一个赛季中仅仅出场一次，并且只打了1分钟就获得了1个篮板和1次助攻，那么他通常不会被纳入高级数据统计范围。否则，他的某些高级数据指标会显得极不正常。
高级统计信息比基础数据更能说明一名运动员的表现，包括那些基础数据无法反映的积极性和效率等方面。随着中国NBA爱好者们越来越精通，高级统计指标现在已经在这些人群中广泛传播。接下来，让我们了解NBA官方提供的各种高级统计指标。
球员在场上活动期间，每100回合能取得的分数，这就是进攻效率值，也叫做某某值。在本赛季，那些平均每场能打满15分钟，并且出勤次数达到5次以上的选手里，库里这位勇士队的球员，其进攻效率值是最顶尖的，达到了123.5分。
防守效率值，一个衡量球员防守表现的指标，表示球员在场期间球队每100回合内被对手得分的情况。本赛季，在那些平均每场出场时间超过15分钟，并且参与比赛次数超过5次的球员中，活塞队的托利弗表现最为出色，其防守效率数值仅为88.7。这个数据越低，说明防守表现越优秀。
球员在场上活动期间，每100回合内团队获得的净得分差，称为净效率值，简称净值。在本赛季，平均每场参与时间超过15分钟，并且参与比赛次数超过5次的选手里，勇士队的库里，其净效率值最为突出，达到了22.6。
助攻比率，简称为AST%：球员传给队友的球数占总触球数的百分比，在本赛季平均每场出站时间超过十五分钟，并且参与比赛场数超过五场的选手里，助攻比率最高的选手是雷霆队的球星韦斯特布鲁克，该比率达到了五十一点七。
协助差错率，即助攻与失误的比率，一般作为评估球员策应能力的参考指标。在本赛季，所有每场出勤时长超过十五分钟，且参与比赛次数超过五次的选手里，表现最为突出的组织者来自金州勇士队，他的这一数据高达8.75。
助攻比例，即每100次参与回合中有多少次送出助攻，这个数据衡量了球员助攻能力的高低，本赛季表现最出色的球员是奇才队的弗雷泽尔，他场均至少上场15分钟，并且参加了超过5场比赛，其助攻比例高达47.1。
篮板成功率，简称为REB%：每当投篮未能命中目标时，该球员能够成功将篮板球夺下的可能性。在本赛季，所有平均每场参与时间超过十五分钟，并且至少参与过五场比赛的选手中，表现最为出色的篮板成功率为活塞队的中锋德拉蒙德，他的篮板成功率达到了百分之二十七。
有效命中率，即三分球调整后的投篮准确度，计算方式为EFG%等于命中次数加上三分出手次数的一半再除以总出手次数。在本赛季，那些平均每场得到超过十五分钟时间，并且至少参与过五场比赛的球员里，表现最为出色的当属明尼苏达森林狼队的替补球员别利察，他的有效命中率达到了百分之七十七点一。
真实命中率，又称为TS%，衡量的是三分球和罚球的整体效率，计算方式为总得分除以两倍投篮出手次数，再乘以投篮出手次数与罚球出手次数之和的百分之四十四，本赛季场均出勤时间超过十五分钟，并且参与比赛场数超过五次的球员里，表现最为出色的球员依然是别利察，其真实命中率达到了惊人的百分之七十九点八
球员在场上运用的球权数量，占全队球权总数的比率，也称作球权运用比，这个比率衡量球员对球权的掌控程度，本赛季平均每场出场比赛时间超过十五分钟，并且总共出场次数超过五次的球员里，球权运用比最为突出的选手是纽约新王波尔津吉斯，他的这个比率超越了哈登，阿德托昆博，恩比德和拉塞尔，最终达到了百分之三十五点七。
节奏，即球员在48分钟比赛期间完成的回合次数，衡量其进攻频率。本赛季，那些平均每场贡献超过15分钟，且至少参与5次出场的球员中，表现最为活跃的是来自篮网的拉塞尔，他的节奏数值达到了113.31。
球员的相对价值（ ，缩写为PIE）：通过汇总球员多项表现来衡量其对赛事的作用程度。在本赛季，只有那些每场平均参与时间超过十五分钟，并且参与比赛次数超过五次的选手才会被纳入考量范围。在这些选手之中，安东尼-戴维斯的表现最为突出，其该数值达到了22.2个百分点。
谈及高级数据统计，不得不提PER这个指标，它又被称为霍林格球员效率指数。
霍林格球员效率值，即PER，是由前ESPN记者霍林格创造的综合性数据，依据整个赛季所有球员的表现，用以评估个别球员的赛季整体表现水平，每年NBA所有球员的平均PER数值为15分。本赛季PER得分最高的球员是阿德托昆博，其PER值为32.7分。勒布朗-詹姆斯紧随其后，PER得分极为接近。第三名的位置由安东尼-戴维斯占据。
数据虽好 然而尽信书则不如无书
事实上根据先前那些信息我们可以明白，不论是最初的资料还是更复杂的统计球迷网，对于篮球联赛的进程都仅能作为辅助说明。这些资料能让你在观看赛事，或研读相关报道时获得更全面的认知，然而完全依赖这些信息反而会误导判断，倘若对高级数据产生偏信，结果可能会与预期背道而驰。
例如有效命中率与真实命中率均位列榜首的别利察，其赛场贡献远逊于排名其后的雄鹿斯内尔，骑士科沃尔，雷霆亚当斯以及火箭卡佩拉。既然无法发挥关键作用，那么这个顶尖的命中率数据也就变得毫无价值。
信息即便再丰富，也仅是人们探究NBA球员与球队、洞察NBA赛事的途径。唯有将统计资料与实战表现融合无间，才能切实成为一个资深的篮球爱好者。
