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NBA高阶数据介绍(三)
1、NBA高阶数据介绍（三） 其它一体化数据在之前的文章中，我们已经详细介绍了LEBRON和EPM这两个一体化数据的思路。一体化数据的核心在于用无偏换效率来解决RAPM（Real Plus-Minus）所需样本量大、过拟合、共线性等问题。
2、真实命中率（True shooting percentage）：这是衡量NBA球员有效得分效率的一个指标，它不仅包括球员在三分线内的投篮得分，还包括他们在中距离和篮下的得分。真实命中率能够清楚地展示球员如何有效地利用其投篮机会。
3、保罗，作为传统控卫的代表，其单打能力令人惊讶。他以86%的单打命中率，高居出场50场以上的球员之首，二分球和三分球的命中率更是恐怖，分别达到99%和77%。这一数据揭示了保罗在进攻端的多样化和高效性，往往被人们忽视。威少的效率值同样值得关注。
4、拼抢数据：如干扰投篮、截断、救球、掩护助攻、卡位等，这些数据能够体现球员在防守和篮板争夺中的积极性。
5、NBA高阶数据主要分为单项高阶数据和综合高阶数据两大类。单项高阶数据主要包括： 真实命中率：反映球员投篮的效率，考虑了三分球和罚球的价值。 有效命中率：衡量球员投篮的整体效率，但通常不包括罚球。 进攻效率：评估球员或球队在进攻端的得分能力，通常以每百回合得分来衡量。
6、数据支撑与竞技状态分析约基奇的高阶数据统治力源于其全面的技术特点：作为中锋，他兼具内线得分、三分投射、高位策应和防守篮板保护能力。本赛季，他场均贡献接近三双的数据（得分、篮板、助攻均位列联盟前列），同时带领掘金队稳居西部前列。这种“数据与战绩双丰收”的表现，是其竞争MVP的核心优势。
nba的数据缩写翻译
1、POS：场上位置 position的缩写，根据球员在球场的前、中、后位置，可以大致分出三个位置，包括前锋、中锋、后卫。MIN：出场时间 minute的缩写，表示球员在篮球场上的出场时间。OFF：进攻篮板 offensive rebound的缩写，也叫前场篮板球，记录的是球员在篮球场上的进攻篮板数量。
2、胜利贡献值（WS），Win Shares的缩写。分为进攻胜利贡献值和防守贡献值，两者相加即为一个球员的胜利贡献值。效率值（PER），Player Efficiency Rating的缩写，是篮球数据专家霍林格独创的一套球员效率统计方法。
3、PPP是 points per-possession ， 球员每次持球进攻的得分。freq 是 frequency ，频率，次数。在NBA 的球员或球队得分榜看到的一般是 3FREQ ，意思是 对3分球的出手次数或百分比。
nba历年选秀体测数据
NBA选秀体测数据是球队评估新秀潜力的重要参考，每年联合试训会公布详细体测结果。这些数据包括静态天赋（身高、臂展、站立摸高等）和动态测试（垂直弹跳、折返跑、3/4场冲刺等）。近几年体测数据越来越精细化，甚至加入手掌宽度、体脂率等细节指标。
姚明2002年参加NBA选秀时的体测数据如下：裸足身高：226cm 穿鞋身高：229cm 体重：134kg 臂展：225cm 站立摸高：292cm 原地弹跳：54cm 助跑弹跳：68cm 百米速度：15秒左右 体脂率：7 这个数据在当时的中锋里算很出色的，尤其是站立摸高和弹跳结合身高非常难得。
奥科吉在2018年NBA选秀时的体测数据如下：身高93米，臂展06米，站立摸高54米，体重99公斤，体脂率7%。他的原地起跳高度为0.81米，助跑起跳高度为0.94米，禁区往返跑时间为109秒，3/4场冲刺跑时间为28秒。
埃基蒂克在NBA选秀前的体测数据如下：身高01米，臂展11米，站立摸高64米，体重93公斤，体脂率7%，原地起跳高度0.83米，助跑起跳高度0.92米，禁区往返跑109秒，3/4场冲刺28秒。身高01米让他在锋线位置有一定的高度优势，能在防守和篮板球方面有所作为。
奥科吉在2018年NBA选秀时有着不错的体测数据。他的身高为96米，臂展达到了11米，这样出色的臂展让他在防守端具备很大优势，能够更好地干扰对手投篮、抢断和封盖。
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