篮球数据四要素分析法介绍

刘文亮

摘 要：在大数据背景下通过数据分析体育比赛已经是球队的一个重要环节，尤其是美国作为一个体育大国和强国，其数据化分析比赛的系统已经相当完善。文章通过介绍美国职业篮球比赛数据中的四要素，分析内容和计算公式来了解如今篮球数据分析的趋势，从而增加国内篮球数据分析的全面性，进一步提高我国篮球数据分析的水平。

关键词：篮球数据;四要素分析法;命中率

中图分类号：G841

文献标识码：A

篮球的数据统计是球队教练、球员和篮球爱好者非常重视的一个部分，也是了解球队、球员的整体状态和水平发挥的一个重要参照。如今的信息技术非常发达，比赛的数据统计也非常全面，网站中常用的数据有每场比赛的上场时间、命中次数、出手次数、命中率、三分球命中数、三分球命中率、二分球命中数、二分球命中率、罚中次数、罚球出手数、罚球命中率、总篮板、助攻、抢断、盖帽、失误、犯规和得分。这些都是了解球队和队员发挥的简单数据。复杂的数据有平均移动距离、扣篮命中率、上篮命中率、三分正面命中率。这些数据不仅需要统计自己的球队和队员，还要统计限制对手的数据。这些都是比较直观的数据，那么有些数据的计算就比较复杂，但是这恰恰是隐藏在数据表面下的球队和球员的重要表现。

下面来介绍一下数据四要素，这四要素包括EFG、TOV、ORB、FT/FGA，同时，说一说四要素的具体内容和其重要性。

第一个因素是EFG（effective field goal percentage）有效命中率，计算公式是EFG=（投篮命中数+0.5×三分球命中数）÷总投篮次数。许多教练和球员目前通过他们的投篮命中率来评价投篮水平。假设在金州勇士队和克利夫兰骑士队的比赛中，勇士队的投篮命中率是100中45（45%），骑士队的投篮命中率是100中50（50%），给人的第一印象是骑士队的命中率比勇士队好，但是如果勇士队的三分球命中率是20投15中，而骑士队的三分球命中率是5投1中，那么同样是100次投篮，最终结果是勇士队105比101获胜。由此可见，勇士队的投篮是比骑士队好的，为了捕捉这个现象，NBA统计专家创造了有效命中率（EFG）。

第二个因素是TOV（turnover percentage）回合失误率，统计的是每100次回合里可能出现的失误數，回合的计算是从控制球权开始到失去球权结束，在比赛攻守转换越来越快速的现代篮球比赛中，NBA的每场比赛一个队的回合数平均是92次，再结合这个数据就能了解球队的整体失误状况。

第三个因素是篮板球数据，ORB/DRB（offensive rebound percentage/defensive rebound percentage）进攻篮板球率/防守篮板球率。进攻篮板球率的计算是当球队投篮不中时，能抢到的篮板球数。防守篮板球率时对手投球不中抢到的篮板球数量。原始的篮板球数据可能会对球队和个人存在误导，例如，两队的篮板球比赛统计的总和可能是一样的，但是哪个球队的篮板球率更好，说明哪个球队的篮板球能力就更强。

第四个因素是FT/FGA（free throw per field goal attempt）每次投篮造成的罚球率。就是说如果尝试投篮的时候对方犯规造成罚球的情况，数值越高，说明球队和个人的进攻造成的杀伤力越高，同时也说明了对方防守情况的好坏。计算公式是FT/FGA=对手投篮被犯规次数÷对手全队出手次数。

金州勇士队的有效命中率是50.9%，而抑制对手的有效得分率是48.6%，金州勇士队的回合失误率是13.2%，而造成对手的失误率是13.5%;勇士队的进攻篮板球率是22.8%，防守篮板球率是74.9%，勇士队的投篮造成罚球率是20.4%，防守造成对手投篮罚球率是19.8%。这些数据表明勇士队的有效命中率最高，而且进攻篮板球率是第二名，说明球队有较好的前场篮板球能力，而投篮造成罚球率最低，说明了勇士队的投篮大部分是以外线投篮为主，而对内线的冲击较其他队少，勇士队的风格是以外线投篮为主，所以勇士队这样的数据也是理所当然的。

通过以上的四要素数据，我们可以了解到更真实的球队投篮水平、失误和防守水平、篮板球水平、对禁区的冲击和保护能力。这些数据可以更细化地了解球队的风格并可以发现隐藏在普通数据下的重要指标。希望中国的CBA比赛和各级联赛也可以对数据进行记录和计算，在大数据时代越来越普及的信息时代，这些数据可以更好地提高球队的水平，为国内的篮球提高提供数据支撑。

参考文献：

[1]周轶枫.数据挖掘技术在篮球赛事信息化发展中的应用[J].自动化与仪器仪表，2017（9）.

[2]李 鑫.NBA与CBA联赛大数据应用的对比研究[D].北京：北京体育大学，2017.