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来说明，克莱-汤普森为球队贡献28分5个篮板3次助攻1次抢断，三分球方面命中6记；斯蒂芬-库里则有22分8个篮板8次助攻2次抢断1次盖帽入账，三分球方面投中2记。
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历史上一个相当卓越的鼎盛时期。众多明星球员集结促成强队诞生，新生代超级巨星崭露头角，优秀新秀接连涌现。而在各项数据统计中，这一趋势表现得尤为突出。
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；火箭真核哈登每场也有29.5分入账，位列第三。
NBA球员得分榜，截止到10月9日
内线抢断数据最靠前的球员是庄神德拉蒙德，他每场能摘下15.3个篮板，紧随其后的是小乔丹，他的场均篮板数是14.3个，考辛斯位列第三，每场能够拿下13.6个篮板。
韦少凭借场均送出10.9次助攻的表现在助攻榜单上位列首位，略胜沃尔场均10.8次助攻的记录，沃尔紧随其后排在第二位，而哈登则以场均9.7次助攻的成绩位列第三。
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。
这赛季仅进行过二十一天比赛，但数据排行榜上顶尖位置的分布与去年相比发生了显著改变。部分经验丰富的观众认为，单纯分析数据统计难以评估一名运动员的贡献；另一些经验丰富的观众则指出，这些基础指标并不重要，我们应当考察实际投篮命中率，各项效能指标，以及使用比例等一系列附加数据。
等等，那些实际得分率，各项效率指标，运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，来讲解所谓的核心数据与复杂数据，这样球迷们观看技术统计时，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，就是那些直接呈现在赛场上的数值。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，以及盖帽信息，这些都是最核心的五个基本统计项目。
基础数据类型多样，其中百分比数据特殊，其余类型可分为两大类，即总数和场均数据。总数反映球员特定阶段累计获得的所有数据量，场均数据则表示球员在相同阶段内，每参与一场比赛平均能获得的数据值。
依据NBA官方所公布的清单，基础信息包含十八项明细。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，称为投篮成功数，记作FGM，指的是运动员在竞赛过程中投中球的总数，涵盖两分和三分投篮，但排除了罚球。
投球总次数，记作FGA，是指运动员在竞赛过程中投掷球的总回数，涵盖两球和三球，但排除了罚球。
投球成功次数与投球尝试次数的比率，称作投篮准确度，涵盖两分与三分的整体表现，但不含罚球得分。
三分球成功次数（3-成功，缩写为3PM）：指运动员在竞赛过程中，从三分线外投中篮球的个数。
三分投射总次数，记作3-，简称为3PA，指的是运动员在竞赛过程中进行三分球尝试的频次。
三分球成功次数与三分投篮尝试次数的比值，用以衡量三分球投射的精准度。
投篮成功次数（投中球数量，简称投中数）：运动员在赛事里投中球的总数。
投篮命中次数，即罚球，简称为罚球次数，是指运动员在竞赛过程中执行罚球的总回数。
罚球成功次数与罚球尝试次数的比率，即为罚球准确度，通常缩写为FT%。
抢下篮板（，简称为REB）：当投篮未能命中时，运动员从篮板或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OREB）：当球员处于得分方位置时，所夺回的篮板球数量。
防守时获得的篮板球（ ，简称为DREB）：指的是球员在防守过程中成功抢下的篮板球数量。
协助（，缩写为A）：是指控球者借助传球，帮助紧随其后的队友迅速得分或短暂配合后得分的行为频次。
抢断，简称为STL，是指防守球员运用合规技巧，凭借主动且强势的动作，从对方球员手中夺回球权的行为球迷网，统计其发生的频次。
盖帽，又称为BLK，是指防守者在合法前提下，使对方投篮偏离原本路线的行为，计算的是这种行为的次数。
失误，又称为TOV，是指球员在场上进行进攻活动时，因为自身原因造成球队暂时或永久失去球权的情况，具体表现为遭到对手断球，主动触碰界外区域，违反比赛规则，或是在进攻过程中发生犯规行为。
这18项信息组成了NBA的核心统计资料。或许有人会问，为何罚球不纳入基础统计之内？由于犯规数量的多少，无法准确评估球员在比赛中的实际发挥，对球员水平也缺乏明确的衡量作用，所以罚球数据不属于基础统计的范畴。
然而这些信息虽然全面，但在评估一名运动员的整体水平时，仍然存在局限性。此刻，必须借助更精密的统计资料。
高阶数据深层次揭秘NBA球星能力
依据NBA官方公布的数据统计，高阶数据包含十二项指标，其中关于篮板的统计可以进一步区分为得分篮板和防守篮板，这部分内容不作深入说明。这些高阶数据无法在赛场当场直接观察到，而是需要依据比赛过程中记录的多种信息进行运算分析后才能得出。
值得注意的一点是，高级统计信息必须依托相当数量的数据样本才能得出，否则结论会显得极不靠谱。举例来说，某个球员在一个赛季里仅仅出场一次，并且只打了1分钟，却能够得到1个篮板和1次助攻，这类球员的数据通常不会被纳入高级统计范畴，否则其某些高级数据指标会显得异常离谱。
高级统计比基础数据更能反映球员的综合表现，包括那些基础数据无法展现的竞技状态和投入程度。随着中国NBA爱好者水平不断提升，这些高级统计指标已得到广泛关注。接下来，我们将介绍NBA官方公布的各类高级统计指标。
球员在场上活动期间，每100回合内球队能够获得的分数，这就是进攻效率值，有时也称作简称。在本赛季，所有平均每场出场时间超过15分钟，并且参与比赛次数超过5次的选手里，库里这位勇士队的球员，其进攻效率值是最高的，达到了123.5分。
防守效率值，一个衡量球员防守表现的指标，计算的是球员参与比赛时，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，并且至少参加了5场比赛的活塞球员中，托利弗的防守效率表现最为出色，达到了88.7分。这个数据越低，说明防守表现越好。
球员在场上活动期间，每100回合内，队伍获得的净得分差，称为净效率值，简称为净值。在本赛季，所有平均每场参与时间超过15分钟，并且参与比赛次数超过5次的选手中，库里这位勇士队的球员，其净效率值是最高的，达到了22.6分。
传球效率（ ，缩写为AST%）：球员为队友创造得分机会的次数占总触球次数的百分比，本季平均每场出赛时间超过十五分钟，并且参与比赛场数超过五场的选手里，助攻比例最突出的球员是俄克拉荷马城队的韦斯特布鲁克，其数值为五十一点七。
助攻失误比率，又称为AST/TO或A/TO：指的是个人送出传球次数与造成失误次数的对比，常作为评估球员在串联进攻环节表现好坏的参考指标。在本赛季，凡是在场时间平均每天超过15分钟，并且参与比赛次数达到5次以上的选手里，助攻失误比率最突出的选手是金州勇士队的伊戈达拉，其数值为8.75。
助攻比例（一项统计指标，简称为AST RATIO）：表示球员每进行一百次进攻中，成功送出助攻的次数。在本赛季中，所有平均每场出场时间超过十五分钟，并且至少参加五场比赛的选手里，奇才队的弗雷泽尔拥有最高的助攻比例，该数值为47.1。
篮板能力（ ，简称为REB%）：当在比赛过程中投篮未能命中目标时，球员成功将篮板球夺下的可能性。在本赛季中，所有平均每场参与时间超过十五分钟，并且至少参加过五场比赛的选手里，表现最为出色的篮板球手是底特律活塞队的内线球员德拉蒙德，他的篮板成功率达到了百分之二十七。
三分球提升后的准确度，即EFG%，计算方式为（命中普通投篮次数加三分命中次数乘以0.5）除以出手普通投篮次数。在本赛季，每场平均参与时间超过15分钟，并且参与比赛场数超过5次的选手里，准确度最出色的球员是明尼苏达森林狼队的替补球员别利察，其准确度达到了77.1%。
真实命中率，又称为TS%，是衡量三分球和罚球效率的综合指标，计算方法为总得分除以投篮出手次数与罚球次数乘以0.44之和的一半，即TS%=PTS/2*（FGA+FTA*0.44）。在本赛季，所有场均出场时间超过15分钟，并且至少参与5场比赛的球员里，别利察的真实命中率是最高的，达到了79.8%。
球权运用程度，称作USG%：指球员在比赛中所接触的球次数占全队总球数的百分比，也叫做球权运用比例。在本赛季，平均每场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里，球权运用比例最高的选手是纽约新王波尔津吉斯，他超过了哈登，阿德托昆博，恩比德和拉塞尔，其比例达到了35.7%。
节奏，即球员在48分钟比赛期间完成的回合数量，是一个衡量效率的指标。在本赛季中，那些平均每场投入超过15分钟，并且至少参与过5次出场的球员里，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。
球员对比赛的作用程度，称作PIE，是依据球员整体表现计算得出的。在本赛季，只要球员每场平均参与时间超过十五分钟，并且参与比赛场数多于五次，那么其中PIE数值最大的就是安东尼-戴维斯，也就是浓眉哥，其具体数值为百分之二十二点二。
谈及高级数据统计，必须提及PER这一知名指标，它又称为霍林格球员效能指数。
霍林格球员效率值，简称为PER，是由前ESPN记者霍林格创造的一种综合性数据，用于衡量球员在一个赛季中的整体表现，该数据是基于整个赛季所有球员的表现计算得出的，NBA所有球员每年的平均PER数值为15，本赛季PER数值最高的球员是阿德托昆博，他的PER得分达到了32.7，勒布朗-詹姆斯紧随其后，PER得分非常接近，位列第二，而安东尼-戴维斯则排在第三位。
数据虽好 然而尽信书则不如无书
从所列数据中可以明白，无论是基础信息还是高级信息，对于NBA赛事而言仅能作为辅助依据。数据有助于观赛时获得更全面的认识，在研读相关报道时加深理解，但完全依赖书本知识不如不学无术，倘若过分偏重高级数据，结果可能事与愿违。
例如有效命中和真实命中都排在首位的那位球员，其赛场表现却远逊于排名在他之后的雄鹿斯内尔，骑士科沃尔，雷霆亚当斯以及火箭卡佩拉，他们的实际贡献反而更为显著，既然无法发挥关键作用，那么这个最高命中率也就变得毫无价值。
数据即便再精准，也仅是人们用来更透彻理解NBA球员与球队，更全面洞察NBA比赛的辅助手段。唯有将数据与比赛紧密融合，才能真正成为一个资深的NBA爱好者。
