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2020-01-23 06:49栏目:NBA
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范特西游戏本质上是数据的游戏,以球员在实际比赛中所获得的得分、篮板、助攻……等等数据来堆砌其游戏的主体内容。从而,在这个由数据组成的游戏里,对于各类数据的分析能力则是影响玩家在游戏中表现的因素之一。 但是,范特西游戏并不局限于常规的得分、篮板、助攻、三分、抢断、封盖、失误、命中率、罚球等数据,在这些数据背后,还有一系列的高阶数据可以成为玩家的工具。如何将数据供应商所提供的各类高阶数据加以利用、分析,对于玩家来说则是一种 “进阶升级” 的方式。 就用 “投篮命中率” 来作为例子,高阶数据对于玩家分析球员的投篮命中率有怎样的应用呢? “靠篮筐越近,投篮命中率越高” 离篮筐距离越近的投篮,相对而言命中投篮的难度也越低,这大概是篮球运动里的共识。例如联盟投篮命中率较高的球员大多都是内线球员——本赛季常规赛出场次数过整体一半的球员里,投篮命中率最高的前24位球员都是内线球员;而排名第25位的欧米尔-卡斯比也是场均只有0.4次三分球出手的侧翼。 那么,大概可以认为 “近框出手越多,投篮命中率越高”。但我们还需要更细致的划分,不是简单地通过球员的近框投篮次数,而是通过球员的活动区域。 比如,突破也是一项创造近框出手得分的进攻方式。但突破越多的球员,并不代表着他们的投篮命中率越高。因为突破在战术意义上更多是作为后场球员的进攻手段,也更多在离篮筐距离较远的位置发起。但,作为后场球员,普遍意义上也有更多中远距离投篮,而不是像现在篮球环境下的 “吃饼型内线“ 利用 easy two 来完成得分,在某种程度上这也会拉低整体投篮命中率。但另一方面,联盟里突破次数最多的几位球员,和内线也有相似之处——能获得更多的罚球机会。如下图: 所以,更多的油漆区触球,则代表这位球员的比赛活动范围更靠近篮筐。例如下图所示: 从图表中大概传达了这样的信息:投篮命中率和油漆区触球次数在一定程度上呈现正相关的态势。或许我们也可以大概认为——“更多的油漆区触球,让球员获得更多的近篮筐出手机会,也证明这位球员更多在禁区内活动,从而提升了球员的命中率”。 而这也为我们在范特西游戏中选择 “更高命中率” 的球员提供了帮助,一方面这也是利用数据分析球员,从他们的比赛习惯入手,选择投篮方式对数据更 “温和” 的球员。 最典型的例子就是克林特-卡佩拉、鲁迪-戈贝尔、史蒂文-亚当斯、德安德烈-乔丹。但同样的,“规律”不是完全照搬套用的,例如安德烈-德拉蒙德和德怀特-霍华德,虽然他们有大量的油漆区触球,但这两位球员都不属于完全的“吃饼型内线”;一些近框的勾手、低位单打都是他们常用的进攻方式,而粗糙的近框技巧则影响了他们的投篮命中率。 还有和“粗糙技巧”为反例的样本,例如拉马库斯-阿尔德里奇和安东尼-戴维斯,虽然阿尔德里奇是常规赛低位单打次数最多的球员,而且效率也比较高。但另一方面,他的投篮水准也决定了他的进攻手段不局限于近框范围,中远距离的投篮同样也是他常用的投篮方式——他也是常规赛中距离投篮最多的球员。而常规意义上,中远距离的投篮对近框攻篮的技术要求是要更高的。 安东尼-戴维斯也是如此,一对一面框持球突破、中远距离的投篮也是安东尼-戴维斯的常用进攻方式。 “离篮筐越远,投篮命中率就越低?” 从上一段的内容延伸,那么是不是 “离篮筐越远,投篮命中率就越低呢?” 。如果在理想情况下,那么这个结论或许能够成立。但在实际的比赛情况下,战术的布置、球员的技术习惯、防守的倾向……都让比赛成为了一个客观条件在动态变化的环境。 以常规认知中 “低效” 的投篮方式——中远距离投篮、运球跳投为例子进行对比,如下图: 从图表中可以看出,反而 “中远距离投篮次数少、运球跳投次数少” 的区间内,聚集了更多投篮命中率低的球员,反而利用 “低效” 投篮方式更多的球员,投篮命中率反而都在水准线附近,而且不乏德玛尔-德罗赞、维克托-奥拉迪波这类投篮命中率较为高的球员。 关键的一点是:有更多中远距离投篮、运球跳投的球员,往往都是准全明星级别以上的球星。另一层含义就是——他们拥有更强的个人能力、更好的处理球技术来修正投篮命中率,或者有更多的其他进攻方式来弥补这类 “低效” 投篮方式带来的影响。 而在动态的比赛环境中,个人能力似乎更能决定球员的投篮命中率高低。这在一定程度上也体现了球星在范特西游戏里的价值。 所以,越多远距离投篮并不一定代表球员的投篮命中率低,最好的例子就是克莱-汤普森、拉马库斯-阿尔德里奇这类球员。 “传球倾向低的球员失误多?” 说到球星,那么在传统意义上,通过个人能力解决球队问题,则是一个我们评判球员是否达到球星的通用标准之一。而“单打得分”则是其中最普遍的考核标准。 另一方面,更多的处理球对于一位球员来说,控制失误次数的难度也随之增加。 我们可以这样设定前提条件——触球越多,但传球减少,则球员由自己处理球的次数则更多。 所以,可以引出下图: 由图也可以看出,联盟的几位 “失误大户” ,都是更倾向于通过自己解决问题的球员——即便是詹姆斯,本赛季也是更多通过单打解决球队问题。 但这只能说明,“失误大户” 带有触球多、传球相应少的属性。但触球多、传球少的球员不一定就是高失误型球员。 反例比如安东尼-戴维斯,他的触球、传球次数之间的差距和德文-布克、乔尔-恩比德、约翰-沃尔相似,但控制失误的水准却远好于这三位球员。因为安东尼-戴维斯更多是作为进攻的终结者,虽然传球少,但处理球的难度相对简单,更多是触球-出手。 而这三位球员,都是作为球权的支配者,尤其是德文-布克和约翰-沃尔,处理球的难度增加,所以失误相应也相应提高。还有考辛斯也是如此,虽然和安东尼-戴维斯作为双塔,但考辛斯承担了更多策应串联的任务,这也是考辛斯失误比安东尼-戴维斯高不少的原因。 同理,这也可以引申到 “传球倾向” 。如下图: 例如传球倾向低的布林-福布斯、C.J.迈尔斯、杰拉德-格林,他们的失误并不多。关键在于这几位球员都属于 “投手型” 的角色球员,触球-出手,这样的处理球方式降低了他们控制失误次数的难度。 还有,例如某些传球倾向高的球员不代表他们处理球的机会少,反而是因为他们有组织者的标签。例如德雷蒙德-格林、本-西蒙斯,他们在比赛中的失误也不少,但同样的他们也会带来更多的助攻。 所以,结合上述的数据,范特西游戏中享受球星带来的价值红利背后,也需要承担他们大量处理球带来的失误。相反的,在范特西游戏中拥有更多的角色球员,能够帮助你压低失误数。 积极性对于数据的意义 球员在比赛中展示的积极性往往是他打动教练,获得出场机会的重要因素。虽然积极性不是一种能够精确量化的数据,但可以通过一些数据反映积极性,从而展示积极性对于比赛数据的影响。 例如 “破坏对方球权” 这项数据,则在一定程度上可以反映出球员在防守端的积极性。而防守端的积极性,会不会让球员的防守数据更加出色呢? 从图中可以体现,在比赛中 “破坏对方球权” 次数越多的球员,也能拿到更多的抢断。 “破坏对方球权” 和抢断基本呈现正相关的态势,这是一组相辅相成的数据。但要注意,不是所有体现积极性的数据都能转化为范特西游戏中的常规数据,例如 “篮板卡位” 和篮板球(这项数据常规赛阶段没有放出,所以统计的球员数据都为季后赛阶段)。 图中很明显的例子——史蒂文-亚当斯,虽然是场均篮板球卡位最多的球员,但他的场均篮板球数并没有超过10个,而且和其他几位篮板球卡位次数多的内线相比,亚当斯在比赛中拿到的更多是前场篮板球。如果联系起拉塞尔-威斯布鲁克的篮板球数据,那么基本可以体现出一点——亚当斯的篮板球卡位数据是为威斯布鲁克服务的。亚当斯需要通过卡位为威斯布鲁克创造拿防守篮板球的机会,这也是为什么威斯布鲁克在场均不到2次篮板球卡位的情况下可以拿到场均12个篮板球,而且从图表也可以看出,大多数是防守篮板球。 当然,这也和球队的战术打法有关联,全联盟也不止威斯布鲁克一个例子,比如本-西蒙斯、拉贾-朗多、维克托-奥拉迪波、里基-卢比奥都属于这一类后卫。 利用效率挖掘潜力股 在范特西游戏中,利用低成本挖掘高价值球员往往是核心要素。比如因为主要的首发球员伤停而进入轮换的替补球员。而这类球员的特点之一是——有比较不错的效率,但出场时间限制了他的数据价值。 所以,利用 “每36分钟” 的个人数据进行比较,而且进行 “常规赛场次超过赛程的一半,总出场时间少于2000分钟的筛选” 。 在得分榜上,除了前六位已经是球星级别的球员,排名第七位的蒙特雷兹-哈雷尔每36分钟可以拿到23.3分。在效率方面,他的表现不亚于布雷克-格里芬和凯文-乐福这类同位置球星。从本赛季哈雷尔的数据起伏也可以体现这一点:在交易日过后,格里芬的离开让哈雷尔获得了进入主要轮换的机会,出场时间的提高也让他打出更好的个人数据。全明星周末后,哈雷尔由场均9.1分3.9篮板提高至场均14.6分4.3篮板。 还有迈克尔-比斯利,由于克里斯塔普斯-波尔津吉斯的伤停,比斯利获得了首发出场的机会。作为首发的他场均16分6.4篮板2.3助攻,而以替补身份出场比赛的比斯利场均为11.3分5篮板1.3助攻。 类似的例子还有约什-杰克逊,但这位新秀则有点特殊,除了出场时间和角色任务的改变,打破新秀墙也是其中的因素。 但另一方面,因主力伤停而上位的球员,他的范特西游戏价值也会因主力球员的复出而改变。例如华盛顿奇才后卫托马斯-萨托兰斯基,作为替补的他每场只有16.8分钟的出场时间,场均5分2.3篮板2.6助攻;成为首发后的萨托兰斯基场均打30.7分钟,场均10.4分4.4篮板5.8助攻。但季后赛的萨托兰斯基只获得了场均10分钟的出场时间。 从球队风格分析球员 除了从球员的层面分析,利用球队整体数据的对比来挖掘球员也是一种可供利用的方式。比如可以运用 “二次助攻” 这项数据,在某种意义上可以认为,“二次助攻” 越多,那么这支球队的传导球也更加顺畅。 传导球多的球队,那么在进攻中也更擅长于利用传球、切入、跑位……创造得分机会,而更关键的是——每个球员都拥有创造助攻的机会。最典型的例子就是金州勇士和圣安东尼奥马刺,这两支球队也是联盟 “二次助攻” 最多的球队。 而这一类球队,助攻数基本不集中于某一个球员。同样的,也更能创造出能提供助攻数据的角色球员。 场均出场时间小于或者等于20分钟,场均能够传出1次以上的球员,金州勇士队内有6位,联盟最多;马刺拥有4位,联盟第二多。 联盟 “二次助攻” 排前15位的球队,拥有这类球员的总和为31位;联盟 “二次助攻” 排后15位的球队,拥有这类球员的总和为23位。 反过来说,“二次助攻”少的球队往往能创造更多 “助攻王”,例如联盟 “二次助攻” 倒数第二的火箭,就拥有詹姆斯-哈登、克里斯-保罗两位联盟助攻前十的球员。联盟助攻王威斯布鲁克也由 “二次助攻” 倒数第五的球队——俄克拉荷马雷霆创造。 总结 将上述的内容总结归纳就是: 1、油漆区触球越多的球员,投篮命中率也越高; 2、突破次数和投篮命中率没有直接的联系,但能够创造更多罚球。 3、中远距离投篮、运球跳投多的球员投篮命中率不一定就低,球星能够通过个人能力修正这一点; 4、角色球员失误低,明星球员普遍失误次数高; 5、“破坏对方球权”次数越高,抢断也越多。但卡位次数越多的球员,篮板球不一定就多; 6、“每36分钟”效率是挖掘潜力股的好方法; 7、“二次助攻”多的球队更容易出产能提供助攻数据的角色球员。反之,“二次助攻”少的球队,更容易出产“助攻王”。 说了那么多,希望能为阅读的你带来帮助,挖掘到范特西游戏不一样的乐趣。

北京时间6月4日,据ESPN记者Brian Windhorst报道,联盟计划在新赛季拉斯维加斯夏季联赛中试验挑战裁判规则,教练将有权挑战裁判判罚。 据消息源透露,联盟仍未决定究竟以何种形式来触发教练挑战裁判判罚规则,但确定不会像NFL和MLB一样使用旗子。 以及,无论夏季联赛的试验情况如何,联盟都不会将该规则正式应用在新赛季赛场。

北京时间6月4日,勇士主场以122-103大胜骑士,将总决赛大比分改写成2-0领先。 库里此役贡献33分7篮板8助攻,并命中9记三分创总决赛历史新高。另需留意的是,库里的总决赛三分命中总数现已达到90记,超越詹姆斯升至历史第一,而他的队友克莱也在此役迎来里程碑,成为季后赛历史上第六位三分命中总数突破300大关的球员。 克莱在总决赛首战左脚踝高位扭伤,但伤势并没有影响到他的进攻手感,他此役13投8中贡献20分。 在赛后谈到自己的脚踝伤势时,克莱说道:“在我受伤之前,我并不知道我的脚踝负荷如此之大。” 生涯前期饱受脚踝伤势困扰的库里闻言不禁打趣道:“你应该问问我的。” 总决赛单场三分命中总数的纪录此前由雷-阿伦保持,但属于雷-阿伦的这项纪录现已易主,库里此役用9记三分开创历史。赛后,库里对此说道:“对我而言意义重大,雷吉-米勒与雷-阿伦的姓名在我的职业生涯中经常出现,他们此前几乎包揽了所有跟三分有关的历史纪录,所以能与他们相提并论是一件非常特别的事情。” 另外,库里也表示他并非有意追求三分纪录,对他而言竞逐总冠军才是头等大事。 “不管这个赛季进展如何,这都是一个很酷的纪录,这个纪录已经保持了约有6年或8年的时间了吧。但归根结底,我们都是在竭尽所能地争夺总冠军。” “我一直都说我们只要专注于此,好事就会发生。我并没有从睡醒开始就想着我要投进9记三分创造纪录,我想的是如何用正确的方式打球,如何打出符合预期的表现。今晚尤为特别,但愿后面还会有更加特别的事情发生,让我们再多拿下两场胜利。”库里说道。 尽管勇士已取得2-0的领先,但他们现在丝毫没有放松警惕。克莱对此说道:“我们现在极度专注,骑士在上一轮系列赛也是0-2落后,可他们还是收获了最后的胜利。2-0领先对我们来说并没有什么好高兴的,他们在主场发挥出色,不仅是詹姆斯,他的队友也能打得很好。所以我们不会有所放松,我们只会关注如何赢得第三场。”

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