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NBA数据统计的利与弊:本意是服务比赛

2022-01-11 17:58 主页 来源:未知
NBA数据统计的利与弊:本意是服务比赛

数据统计的盲区
除了上述的各种局限性,数据统计还存在很多盲区。
1、进攻数据的盲区
比如在进攻端,有些“聪明”的球员会挑选轻松得分的机会,把那些相对困难的出手留给队友,这样一来,自己的得分和命中率都能得到保证。
也许有球迷很说,挑选轻松的得分机会也是一种能力,而且说明进攻选择合理。但是不要忘了从比赛整体角度出发,一场比赛中,一支球队所有的出手,一定是由简单、中等、困难不同级别的出手组成。
作为球星,价值的体现就是去完成那些困难的出手,把简单的出手留给角色球员,但如果一名球星反过来,总是抢着出手简单的投篮,反而把困难的投篮留给队友,这样得来的高效数据,又有何意义呢?
2、防守数据的盲区

再比如防守端,这其实是数据统计最大的盲区。目前防守效率主要参考还是看盖帽、抢断这些基础数据,先进一点,再加上限制对位球员命中率和对位得分正负值等。
但这些数据统计都只能片面地体现防守能力,实战价值更高的身体对抗、无球跟防,协防补位等多个层面,数据根本无法体现。
因此NBA中有一些球星,在这些数据统计无法体现的防守环节上,体能是能省就省,而在篮板、盖帽、抢断上,拼着防守失位也要去争取。
这种本末倒置的球风,往往会得到不错的防守效率,反而是那些不惜体能,在防守端用身体去消耗对手的球员,最终的防守效率不怎么好看。而实际上,后者才是防守大闸,前者可能是防守黑洞。
▼数据统计的不可替代性

最后我们要问,为什么明知道数据统计存在这么多漏洞,大家还都以此为评价依据呢?答案其实很简单,因为NBA比赛太多看不过来。
这不是在开玩笑,NBA一年的常规赛总场次高达1230场,加上季后赛就更多,别说普遍的球迷,就是以NBA为生的职业记者、评论员也不可能关注全部比赛,或者说大家都只能观看一小部分比赛。

但是基于职业要求,对NBA的解说、报道、分析、评奖等多方面,还需要评论员和记者们去完成,这样一来,他们只能通过数据统计,来衡量所有球员之间的强弱对比。
而对于球迷来说,更是需要用数据来验证自己的观点,因为作为业余爱好者,别说比赛,集锦都看不过来。
但数据毕竟是为人服务的,NBA的数据统计也是比赛的辅助环节,绝不是用来给比赛和球员定性的。如果完全迷信数据统计,把这些数字和公式当成真理,最后不仅会远离比赛的真实情况,也失去了欣赏体育比赛原本的魅力