涕零
Ⅰ NBA比赛的技术统计是怎样实现的
相信NBA的技术统计团队是世界上有名的，各项数据都几乎囊括，包括一些很微小的数据统计。
Ⅱ 大数据在nba中的应用
大数据，正在给体育产业带来巨大的变革。NBA已经走在了其他商业性运动联盟的前面，领先的大数据分析让伟大的运动传奇更具商业价值。能否有效利用数据这项战略资产，正逐渐将领导者和落伍者划分开来。“我很欢迎那些能起到作用的工具，尤其是因为我们现在生活在一个信息化的年代。”波什对“大数据”做出这番评价的时候，他所在的热火队正憧憬着三连冠的美梦。详解：大数据在NBA中的应用尽管在决赛中被上赛季功亏一篑而与冠军失之交臂的马刺成功复仇，并最终导致勒布朗出走重回骑士进而改变东西部局势，最终影响了整个联盟的格局。但是，正如圣城球队随着年华老去在联盟中愈焕发出新生机一般，这些年来，随着“大数据”在联盟运营和球队的发展方面发挥出越来越突出的作用，大家也开始越来越重视这项技术和理念。不止在 Google、Amazon 等互联网公司的高谈阔论里，不止在硅谷和各大高校的实验室、论文里，在 NBA 的赛场上，在联盟遍布全球的推广运营过程中，“大数据”的身影正愈加频繁，并扮演起愈加重要的角色。数字游戏在历史，或许从来没有一本书像《点球成金》(Moneyball)这样对体育行业产生了如此重大的影响。在这本书之后，大家开始对体育运动赛事中的数字趋之若鹜并越来越重视。一场 NBA 比赛共四节，常规时间计48分钟。一只 NBA 球队一赛季要进行82场常规赛，主客场各41场，而后东西部的各前8名进入季后赛，在7战赛制下，经过至少3轮12场比赛进入决赛。NBA 现在共有30只球队，一个完整的正式赛季约持续5个月，共有超过1200场比赛。这些数字定义了 NBA 的一部分，还有更多的数据使得 NBA 之所以成为一项越来越受大众欢迎的赛事。从某个角度而言，它的本质就是数字，很少有赛事像它一样有如此繁复庞杂的数据——不仅是球迷、媒体看得到的得分、助攻、篮板、命中率等，还有专栏作家们津津乐道的 PER(The Player Efficiency Rating，球员效率值，将场上球员的各项表现通过算法公式转化为综合的数值，现在已经成为衡量球员水平的重要指标之一)、Win Share 通过对球队胜场和球员表现进行综合考量得出的指数，反映了一个球员在球队获胜中的贡献亦即他对球队的重要性)等。对球队的教练而言，除了场上的表现之外，他们需要利用这些数据来了解球员的特点，帮助他们改进弱项发挥优势，然后以此制定场上的战术，并且根据球队的人员构成变化来推动球队风格变化来保持长久的竞争力。这样的案例在 NBA 中并不鲜见。将泰克斯·温特的“三角进攻”运用在公牛和湖人体系中并大获成功的菲尔?杰克逊，充分解放迪瓦茨和韦伯在“普林斯顿体系”下大放光彩的国王队，利用纳什和斯塔德迈尔的配合掀起的7秒快攻跑轰的太阳队，当然，还少不了根据 GDP 核心年龄增长和新成员加入而经历从 Inside-Out 变阵 Pick & Pop 战术的转型阵痛却最终修成正果的马刺队球员的能力和球队的配合转化为球场上的数据，而这些数据恰恰又成为场下教练和管理团队进行调整的重要依据，甚至可以说，数据不仅成为球员、球队以及联盟的导向，同时要成为它们的出发点。“如果更好的分析师都不能创造出优势的话，那么，谁行呢?更好的数据!”莫雷在《哈佛商业评论》上为数据的重要性摇旗呐喊。或许，全联盟中没有比火箭队的莫雷更迷信数据的球队经理了——尽管由于球队成绩始终无法突破，他的这份狂热与执著在联盟和球迷中都有着不小的争议——但，无法否认的是，他的这套数据理论正被越来越多的球队乃至联盟接受采用。NBA 同 ESPN 及 TNT 最近签订的9年价值240亿美元的转播合约让我们认识到 NBA 已经成为一个在商业上空前成功的体育赛事，在这份成功背后，数据正发挥着越来越重要的作用。
Ⅲ nba 技术统计 是怎么来的
看见场边那些穿着西装用笔记本电脑的人了吗，就是他们帮忙统计出来的啊，然后就直接打印出来。实际很多人以为那些人是评委其实就是统计数据的人
Ⅳ nba哪年开始有详细的技术统计就是和现在用的一样的
1973-1974赛季，NBA开始有详细统计，那年开始，抢断盖帽都开始被记入，而从那时开始，近40年时间里，也仅仅有4人做到四双。当时和现在一样都是不可能，毕竟三分线到1979年才诞生。
Ⅳ NBA怎么技术统计怎么完成
NBA是一个高度商业化的联赛，联赛中无论是球员，教练，还是其他工作人员，分工都非常明确。赛场上技术台有专门的技术统计人员，这些人专门负责统计各种数据。而且技术统计人员中也还会有更细的分工。
得分统计
得分是重要的统计数据之一，专门有一个人负责统计每个球员的得分情况，甚至有时候会安排两个人，防止记录有误。这项统计不仅要统计得到多少分，要详细到每一次得分是1分2分还是3分，还有出手没进的也要统计在内。当然目前的科技并不需要统计人员一个个去手工记下来，技术台前有电脑，技术人员只要在上面点对应的选项即可。
篮板统计
篮板一般也会有一个人专门统计，会把每个球员的篮板总数，前场篮板和后场篮板数等都详细记录。
助攻和抢断
助攻和抢断数据一般是同一个人来记录，负责将每名球员的助攻数和抢断数据记录下来。
上场时间
球员的上场时间则是有电脑自动计算的，球队换人时需要告知技术台，技术台会将该换人输入电脑，电脑在死球停止时间结束后自动开始计算新上场球员的时间，被换下的球员上场时间则停止，中间每次有死球系统也会自动停止计算。
跑步距离
很多时候我们还会看到有些数据说某某球员场均跑多少米，推进速度等这些数据，这些数据靠人去记录肯定是非常有难度的了。其实这类数据都是靠电脑去处理，球场上布满了摄像头，除了记录球员的各种精彩瞬间，在关键判罚上回放录像外，电脑还会通过这些摄像头捕捉的画面去计算很多数据，跑步距离只是其中的一种。
随着科技的进步，一些统计方法可能会更加智能，需要人工参与的会越来越少，但无论怎么变化，统计的原理基本上不会变。
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Ⅵ NBA近五十年来最好的五大数据是什么
得分是科比的单场81分，篮板数最多的是公牛的奥克利，单场35个篮板其中包括16个前场篮板和19个后场篮板，单场助攻纪录是90年魔术的斯凯尔斯的单场30次助攻，单场的抢断纪录是拉里肯农和肯戴尔吉尔保持的11次，单场盖帽纪录是73年埃尔默史密斯创造的17次，第二名则是奥尼尔在新秀赛季创造的15次盖帽。
相比于其它的数据，抢断的数据就比较难了，最高的纪录是11次，由马刺的拉里肯农在1976年创造的，而1999年肯戴尔吉尔再次拿到11次抢断的数据，在现役的球员里，勇士的格林和路威都有过10次抢断的纪录。
盖帽数据的话，最高的纪录是17次，是埃尔默史密斯在73年湖人和开拓者的比赛里创造的，而现役的球员里麦基和怀特塞德都有过12次盖帽的纪录。
Ⅶ 这赛季的NBA各种大数据，为什么啊
因为说明现在联盟 个人能力 非常强的球员非常多。像威少等等。。
Ⅷ 报告：大数据前景广阔，看大数据如何重塑NBA
大数据专业前景怎么样，细心看看近期的政策心里就有数了。今年3月份，教育内部公布了第二批获准开设“数容据科学与大数据技术”的高校名单，加上去年获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生，开设数据科学与大数据技术本科专业 大都是重点大学。今年2月份，教育部发布《教育部高等教育司关于开展“新工科”研究与实践的通知》，随后“新工科”的讨论在高校里逐渐升温，培养“新工科”人才成为新的指导方向。其中新工科专业就包括数据科学与大数据技术、网络空间安全、物联网工程、飞行器制造工程等专业，国家重视对整个社会转型和经济升级需要的人才培养。考大数据研究生的话，北航在13年开了大数据技术与应用软件工程硕士的专业，是国内很早就开设大数据相关专业的高校。清华大学的数据科学研究院于2014年招收大数据专业的学生，复旦大学于2015年9月开设数据科学专业，贵州大学、华南理工、武汉大学、对外经贸大学这些学校与慧科集团合作共建了硕士层次的大数据技术应用专业，这些学校的大数据专业开设时间长比较成熟，这些高校可以考虑。
Ⅸ NBA比较著名点的几大数据刷子
艾尔杰弗森里奇戴维斯
Ⅹ NBA的大数据非常完整，这些数据能全面反映球员的能力么
Nba的大数据确实厉害，但是NBA的大数据也只能衡量一些小的，一部全面的数据。不能够完全作为评版价权球员能力高低的标准！
临场发挥
不可否认真正能够衡量一个球员是好是坏的，还是要看球员在球场上的发挥以及临场作战的功效，毕竟所有的结果都要在场上体现，因此即使理论上的球员再好，也不能够保证他场上发挥的非常稳定，能够给球队带来很高的效率，同时在场上的特殊情况是否能够拯救球队，也成为了衡量一个球员是好是坏的一个标准，比如说曾经的麦克格雷迪创造的麦迪时刻就为球队争得了最大的奇迹！