※ [本文转录自 NBA 看板] 作者: bri (.....................) 看板: NBA 标题: [情报] 浅论NBA中的数据分析 (4) 时间: Thu Apr 1 20:26:37 2010 如果从 Dean Oliver加入金块队起算，数据分析这条路 在篮球界，也不过就是短短的四到五年，虽然很迅速地 在联盟中蔓延开来，但是其实还有很多争议的地方。 比方说，数据分析派和传统篮球派。 现在很多球队都把数据分析看的越来越认真，但是大多 数球队对数据分析人员的态度，就好像是後母一样，把 他们藏在球队里面，无论如何都不让他们出来露面。 这部分最大的原因可能是，球队尝试用这些数据分析人 员来替代那些传统的篮球人，而不是用来辅助。棒球界 也是如此，结果这造成了这些人和传统棒球界之间的误 会和裂痕更大。 篮球界的问题也是一样。 不过由於球员间的互动在解读数据上扮演很重要的角色 ，所以篮球界的数据分析不像棒球，可以切割的比较乾 净。如果数据分析人员对篮球的了解不够，他提出的理 论就会受到更多人的存疑，也不会有人认真参考。 不过有些数据分析人员基於某种原因，会提出一些譁众 取宠的数据。也许这样可以让他们声名大噪，但是如果 这些数据最後被证明是错误的，结果只会损害整个数据 分析界的信誉。重点不在於数据出了错，而是这些数据 分析人员不自觉流露出来的优越感。要知道，这些传统 的篮球人每个都花了无数的时间在打篮球、看篮球，结 果最後却被一个看不懂的电脑系统指正，可以想见会遭 受多大的抵抗。 而解决这个问题的方法，需要双方大量的沟通与彼此了 解。塞尔蒂克的教练Doc Rivers就对数据分析存疑，所 以Mike Zarren花了很长的时间跟他沟通，即便是Dean Oliver也曾经觉得篮球界的人跟数据分析界的人好像在 说两种不同的语言。 而就连数据分析这个圈子里的人，对於哪种数据有价值 的看法都有很大的出入。 比如说PER派和+/-派。 其实概括来说，所谓的 PER派是个广泛的统称，简单来 说，这派的分析素材来自於球员留下的数据。他们可能 会把分数盒子里面的每个栏位拿来加加减减，或者乘上 一定的比例，最後算出一个数值，算是当作这个球员的 「分数」。 不过篮球场上有太多不可量化的元素，而这些是不会在 分数盒子里面呈现的。比如说防守。一直很难有个可得 纪录的数据，显示球员在场上的防守表现。抄截也许是 一个角度，但是很多球员为了被纪录抄截一次，失掉了 自己原本应该有的防守位置，赌博性站位，没有持续紧 跟自己的防守对象，这样似乎称不上好的防守。 火锅也是相同，有球员为了制造火锅，所以采取赌博性 的防守，再者，把球搧出场外，通常等於给对手重新组 织进攻的机会，这样算的上成功的防守吗？ 或者球场上跟其他队友的合作，也不能在分数盒子中显 现出来。 在这个情形下，+/- 的纪录方式出现，因为它纪录的是 一个球员在场上时，本身球队和对方球队的分数差。 如果这个球员在场上「创造」了一点不同，让自己球队 比对手多得了一点分，或少失了一点分，这就是球员的 价值所在。 然而，这样的数据也不是没有瑕疵。比如说队友的素质 有很大的影响，如果这个球员跟四个联盟一等的先发球 员同场，几乎可以预估他的表现，会比跟四个替补球员 一起要好的多。 比赛的强弱也有关联，当球赛比数已经拉开进入垃圾时 间，双方的防守自然会比较松懈，得分的机会比较容易 ，所以这时候的+/-是不是会随之失准。 这两种方式的支持者有时候会批评彼此。设计出Win Shares的David Berri就批评+/-，说一个决策者应该知 道的资讯，已经全部涵盖在分数盒子里了，Dan Rosenbaum 则回敬David Berri说那种想法是种谬论，并且说+/-是 比较受欢迎的数据。 而光是如何客观地评量一个球员，就有几种不同的方式 ，每个发明者也都宣称自己的数值比较好。比如说David Berri就批评John Hollinger的PER，在设计每个数据的 权重时，没有经过回归分析，纯粹出自於 Hollinger的 直觉。 除此之外，数据分析的圈子里也少不了其他歧见。 比如说有深厚学术背景出身的（像是经济学或统计学） ，会认为论坛里面那些没有经过学术殿堂洗礼的，所提 出的数据分析欠缺严谨的论证，没有经过仔细的检验和 思辩。 甚至比如说，数据分析人员应不应该随队。随着球队出 征的好处是可以看到很多数据里看不到的，教练的沟通 技巧和指挥能力，球员之间的互动等等，在解读数据上 也许会有很多帮助。但是球队找这些人来，似乎就是为 了提供一个客观第三者的角度，为了不受到干扰和影响 ，是不是应该隔着一段距离，才能提出一般人看不到的 想法。 我们大家都会看数据。就连最传统的篮球人都会看分数 盒子和场均数据。所以数据分析的价值不在於他们是唯 一看得懂数字的人，而是因为他们对数据有很好的判断 能力，而这来自对於篮球和数据分析两者都要很深入的 了解。 但是这样的门槛相当高。篮球跟棒球不一样，团队运作 的模式、球员与球员间的互动都会对数据产生影响。所 以分析人员更要了解球员的角色，甚至包括他的队友和 对手，所以光是对数字很敏感是不够的，篮球的数据分 析人员需要对各种数据要有更深入的了解。 球队在运用数据分析的理想模式应该跟棒球不一样。这 样的人员在球队里应该是个功能性球员，他要努力在篮 球界里变得更好，同时也要让他周围的所有篮球员变得 更好，除了让进阶数据分析更能被理解，更重要的是， 他们应该更正确地解读数据，并且了解什麽时候应该注 意哪个数字，而什麽时候又该把某些数字忽略不管。 这最後一点是很困难的，对於不真正了解数据的人来说 ，他们会花上无数的时间研究某个数据，而最後被这个 数字误导，没有产生有用的结果。即便是具有深厚学术 素养的人也会犯这个错，假使他们对篮球不够了解的话。 所以最後终归一句话，如何有技巧地解读数据，其实要 有良好的判断能力。如果球队如此倚赖数据分析，结果 这样的人没有受到很好的专业训练，外加深厚的篮球素 养，无疑反而是极大的风险。 数据分析还有一个很大的问题：资源浪费与重复。 在评价一个球员时，你得要作相当多的功课，把每场球 赛的每一球纪录下来，分门别类地整理，每天都要维护 与更新，这是非常非常浪费时间的。让这种情形更恶化 的，是因为各队都把自己数据分析的方法当成秘密，所 以每队所作的整理很可能有大半都是其他球队也在作的 ，只不过没有被揭露出来。 无怪乎有钱如Mark Cuban，有次都曾经开玩笑说，希望 各队在数据分析人员的花费上，也要设定一个薪资上限。 数据分析在 NBA的现况大致简述如上，可以预料的是， 会有越来越多的球队在这上面砸上金钱，也许真是出於 对数据分析的肯定，但也有可能是因为其他球队投入後 ，所不得不为的防御性策略，不管如何，对所有球队来 说，有一点都是很清楚的：数据分析不是万能。 数据分析只是尽可能地替所有篮球场上发生的事找出对 应的价值，并且作为决策的参考依据之一。但是还有很 多变因是不能预测的，比如说球员的心态与心情，教练 的领导能力与沟通，甚至裁判或是场边的球迷或场馆， 都有可能会影响分析的准确度。 所以我们要知道，数据分析能作的，不是预测并且掌握 篮球场上发生的每一件事，而只是尽可能极大化对自己 有利事件的发生机率，并且尽可能极小化对自己不利事 件的发生机率，剩下的，还是要交给场上的球员去决定 了。 最後，如果你对数据分析有了一点兴趣，下面这个网址 是个必去的论坛，这是Kevin Pelton所建立的论坛，上 面提到的所有名字，大概有七成都在这里有帐号： http://0rz.tw/CteTZ 最後的最後，补充一个花絮。对於数据分析界来说最大 的谜团，也是今年为止最常被拿来开玩笑的题材，是这 个球员－Gerald Green。 看看他待过的球队吧：波士顿塞尔蒂克、（明尼苏达灰 狼队）、休士顿火箭队、达拉斯小牛队。现在他在俄国 的Lokomotiv Kuban队。 -- Walter Brown "Red" Auerbach Dennis Johnson Bill Russell Jo Jo White Bob Cousy Tom Heinsohn "Satch" Sanders John Havlicek Dave Cowens Don Nelson Bill Sharman '57 '59 '60 '61 '62 '63 '64 '65 Boston Celtics '66 '68 '69 '74 '76 '81 '84 '86 Ed Macauley Frank Ramsey Sam Jones K.C. Jones Cedric Maxwell Kevin McHale Larry Bird Reggie Lewis Robert Parish "Loscy" Danny Ainge Len Bias Johnny Most Garden '08 Ray Allen Kevin Garnett Paul Pierce http://blog.pixnet.net/CelticsPride --

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