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高阶数据中进攻效率值如何计算
1、而关于失误的计算，考虑到球员为队友创造机会时的失误，将其视为一次出手可能对部分球员不公平。综上，高阶数据虽有局限性，但在衡量球员得分效率方面，真实命中率以其计算逻辑与适用范围，展现出显著优势。通过理解真实命中率的计算与应用，我们能更准确地评估球员的表现，促进篮球分析的科学化与精确化。
2、Excel中LOOKUP函数的高阶用法 LOOKUP函数在Excel中是一个强大且灵活的工具，尤其擅长处理乱序数据的区间范围查找和模糊匹配。以下是LOOKUP函数的高阶用法，通过三个具体场景展示其如何帮助提升工作效率。
3、目前他以场均32分高居联盟第一名，比第二名的杜兰特多了3分之多，若这赛季能保持在场均29分以上，就将连续四个赛季29+，其得分能力恐怕只有乔丹、科比、詹姆斯等人能与之抗衡。
4、统计单位与数据来源平均SWOLF值通常以每50米或100米为单位统计。实际使用中，运动手表（如Garmin、Apple Watch）可自动记录单趟划水次数、耗时，并计算全程平均值。例如，完成1000米游泳后，手表可能显示“平均SWOLF（每100米）：55”，表示每100米距离的平均效率值。
5、Excel 中的 AVERAGE 函数是处理大量数据时计算平均值的得力助手。通过掌握其基础语法和高阶应用，你可以显著提升数据处理效率。以下是 AVERAGE 函数的详细解析及实战应用。基础平均值函数 核心语法：=AVERAGE(number1， [number2]， ...)number1：必需参数，可以是单个数字、单元格引用或数据区域。
高阶数据中上场效率值如何计算
1、助攻是体现球员团队协作能力的关键数据。一次成功的助攻能够帮助队友轻松得分，提升球队的进攻效率。在计算上场效率值时，助攻会根据其质量和对球队进攻的推动作用来赋予权重。例如，为队友创造出绝佳的得分机会的关键助攻，可能会比普通助攻获得更高的权重，从而更显著地提升球员的效率值。
2、PER值即球员效率值，其计算综合考虑了球员多方面的表现数据。它的计算公式较为复杂，涉及得分、篮板、助攻、抢断、盖帽等多项数据，同时也会根据数据的重要性进行加权处理。具体计算时，会先统计球员的各项数据，比如得分会根据投篮的难易程度进行调整，近距离投篮、中距离投篮和三分球的权重不同。
3、公式法计算得到的数据：如PER（球员效率值）、WS（胜利贡献值）、BPM（篮球正负值）、VORP（价值超过置换球员）、PIE（比赛贡献值）等。这些数据是基于基础数据的加权算法的结果，加权因子来自于打分。黑箱模式数据：如DPM、EPM、LEBRON、RAPM、ERM、RAPOTR等。
NBA高阶数据有哪些类型?看比赛同时运用高阶数据才是最优解。
高阶数据 比起简单的数据对比，高阶数据更能体现一个巨星的效率，对比赛的影响力，而这方面又是乔丹完胜。乔丹职业生涯的效率值为29，NBA历史第一，而拉塞尔不过14。季后赛的乔丹更恐怖，他的效率值达到了26，拉塞尔为16。胜率贡献值方面，乔丹214远远胜过拉塞尔的165。
在英雄联盟数据分析领域，高阶数据的添加丰富了选手与队伍的评估维度。在2016年服务于LPL时，我们数据库中的数据项超过500至600项，远超日常直播数据的范畴。对于选手分析，日常工作中常用的200至300项数据占了80%，而面向大众传播的产品通常使用100项以内。特定场景如LPL颁奖礼，仅需几项数据。
场上表现：包括进攻端和防守端的。进攻端是否能够让队友打的更轻松，他的得分是否是靠无限开火权换来的。另外，要看他是否霸占大量球权，其他人在旁边看热闹。其次要看防守端是否偷懒，防守能力是否能够帮到球队。在联盟早期，由于NBA的数据统计还不完善，防守数据并没有纳入到统计中。
奥卡福本赛季在场均仅有15分钟出场时间的情况下可以得到0.7个盖帽，有些人可能认为奥卡福身高臂长，并且身体出色，在防守端应该还算优秀，但是 有时候防守能力并不能仅看盖帽数量。
关注我们的朋友常询问高阶数据的计算、优劣及应用，我们在此休赛期，精选有趣角度，简化公式，轻松解读高阶数据。真实命中率（True Percentage，TS%）是衡量出手效率的数据，体现球员每次出手的得分回报，而非单一命中率。其公式为：TS% = 100% * PTS / [ 2* ( FGA + 0.44 * FTA ) ]。
NBA高阶数据介绍(三)
NBA高阶数据介绍（三） 其它一体化数据在之前的文章中，我们已经详细介绍了LEBRON和EPM这两个一体化数据的思路。一体化数据的核心在于用无偏换效率来解决RAPM（Real Plus-Minus）所需样本量大、过拟合、共线性等问题。
NBA高阶数据对比主要看几个关键指标：PER（效率值）、WS（胜利贡献值）、BPM（基础正负值）和VORP（不可替代值）。这几个数据能比较全面地反映球员的真实价值。PER是最常用的，像约基奇上赛季PER高达31，联盟第一。这个数据综合了得分、篮板、助攻等基础数据，但有个缺点就是偏袒进攻型球员。
真实命中率（True shooting percentage）：这是衡量NBA球员有效得分效率的一个指标，它不仅包括球员在三分线内的投篮得分，还包括他们在中距离和篮下的得分。真实命中率能够清楚地展示球员如何有效地利用其投篮机会。
拼抢数据：如干扰投篮、截断、救球、掩护助攻、卡位等，这些数据能够体现球员在防守和篮板争夺中的积极性。
NBA高阶数据主要分为单项高阶数据和综合高阶数据两大类。单项高阶数据主要包括： 真实命中率：反映球员投篮的效率，考虑了三分球和罚球的价值。 有效命中率：衡量球员投篮的整体效率，但通常不包括罚球。 进攻效率：评估球员或球队在进攻端的得分能力，通常以每百回合得分来衡量。
应用意义 TPA数据为球队和球迷提供了一个更为全面、客观的球员评价标准。通过TPA数据，我们可以更清晰地了解球员在攻防两端的表现，以及他们对球队整体战绩的影响。这对于球队在选秀、交易和阵容调整等方面的决策具有重要的参考价值。
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