西部决赛第四场计时器走完时雷霆落寞离场

西部决赛第四场比赛，当计时器耗尽时，雷霆队的“二少球员”与队友击掌，勇士队孤独地离场。 1:3的战绩让几乎所有人都相信雷霆已经一只脚踏入了总决赛。 然而谁也没想到，接下来的比赛勇士队会紧逼，艰难追平比分。 双方3:3再次站在同一起跑线上……最终nba季后赛多少支球队，金州勇士队晋级总决赛。

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这是NBA季后赛历史上第10支球队完成这样的逆转，在西部决赛历史上也是前所未有的。

很难想象，就在五年前，晋级季后赛对勇士队来说还是一个艰难的目标。 即使在当今瞬息万变的时代，勇士队的崛起也堪称神话。 这一切仅仅是因为球星史蒂芬·库里的疯狂三分球吗？ 难道只是靠着汤普森神一般的连续得分吗？ 离得很远。

勇士队的胜利就是数据分析学派的胜利。

NBA的谷歌 无论谁看，史蒂芬·库里简直是势不可挡：无论前面谁防守，库里都能在十米外命中三分球得分。 然而，无论是勇士还是库里，都没有像今天这样雄伟。 直到库里招入后的第三年，勇士队依然在季后赛之外徘徊。 事实上，勇士队在前任老板的带领下已经有16年了。 ，仅一个赛季垫底进入季后赛，上一次夺冠还要追溯到1975年。这是2011年现任老板乔·拉科布接手时的金州勇士队。

勇士队老板乔·拉科布来自硅谷。图片来源

当拉科布以4.5亿美元（联盟最高价格）收购勇士队时，他承诺在五年内将他们打造成为一支总冠军球队。 这笔收购颇受争议，不仅因为4.5亿本身就是一个高得离谱的数字，还因为当时勇士队的状态确实很糟糕。 但令人难以置信的是，去年他竟然兑现了自己的承诺。

人们说拉科布的勇士队就像“NBA 的谷歌”。 拉科布坚信数据分析。 在球队重组期间，他和合作伙伴聘请了多名数据分析师为球队提供咨询帮助，并率先在赛场引入了赛场视频和分析系统，以便更好地监控球员的表现。 在健康状况方面，勇士队还在测试一款高科技“智能服装”，可以收集球员的运动状态、呼吸和肌肉活动等信息，避免过度训练带来的疲劳，帮助减少运动损伤。

为勇士队提供装备支持的Athos是一家专业生产智能运动装备的公司。 图片来源

毕业于加州大学洛杉矶分校和斯坦福大学、在硅谷长大的投资人拉科布给勇士带来的不仅是充足的资金和精良的训练设备nba季后赛多少支球队，更重要的是硅谷思维：每一个决定都是建立在扎实的分析基础上的。 就像硅谷的任何商业神话都不是偶然一样，拉科布在接受采访时表示：“勇士队的成功也不是偶然的。”

用硅谷的语言诠释篮球 如果说比赛的胜利是因为整个球队发挥出了最大的优势，那么首先了解球员和球队的优势就变得非常重要。 过去，衡量球员表现的方法只有一种——目视检查。 通过观看过去的比赛，我们可以对每个球员和球队的特点得出实证结论。 传统的篮球评论员和篮球教练都采用这种方法进行技术分析。

拉科布的战士们试图以新的眼光看待事物。 一支球队更喜欢中距离跳投还是篮下更好？ 投了多少个三分球和多少个两分球？ 这些问题都有助于预测谁将赢得比赛。 这听起来可能有点做作，但事实证明这些指标是可以信赖的。

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休斯敦火箭队总经理达里尔·莫雷曾经是一名数据分析师，球队也以尊重数据而闻名。 火箭在比赛中的策略是尽量避免三分线内的远距离2分跳投，因为他们认为这是最糟糕的策略。 上赛季，火箭队一共出手了894个三分球，创下了球队单赛季三分球命中数新纪录。 这个结论很容易让人接受，因为投篮距离越远，成功率越低nba季后赛多少支球队，但只要是在三分线以内，就不可能像三分球那样高风险高回报。 如果没有数据分析的支持，就无法知道成功率和分数之间的哪种策略权衡会导致最糟糕的结果。 现在，因为勇士队，你知道擅长三分球的球队更有可能赢得总冠军。 这就是大数据的美妙之处，相关性可以隐藏在任何意想不到的地方。

数据分析不仅可以评估单方表现，还可以分析攻防互动。 毕竟，篮球是两支球队之间的比赛。 哈佛大学访问学者柯克·戈斯贝里 (Kirk ) 是 NBA 背后著名的数据极客。 在最新的麻省理工斯隆管理学院体育分析年会上，戈斯伯里和他的合作者发布了一组新的统计数据。 该算法可以使用球员运动跟踪数据来分析比赛期间谁在防守谁。

通过这个算法，可以更好的描述一个球员的防守能力。 古斯贝里的分析告诉我们，如果你由科怀·伦纳德防守，你基本上不可能在三分线外投篮，但如果防守换成克里斯·保罗，你不仅很难从任何位置投篮位置，即使它确实移动，也很难击中。 再比如，罗伊·希伯特（Roy ）的盖帽率（41.9%）几乎是大卫·韦斯特（David West）（23.4%）的两倍。

在科怀·伦纳德的防守位置图上，三分线外的蓝色小圆圈代表着在这些位置上成功突破伦纳德防守的可能性很小。 相比之下，篮筐附近的防守较弱。 很多。照片来源：Kirk

克里斯·保罗的防守位置图显示，无论是近距离还是远距离突破保罗的防守并不容易。图片来源：Kirk

未来，还会出现更多新的算法。 一旦你改变想法，将篮球视为一种可以用数学模型描述的行为，那么解决更复杂的问题只是时间问题，甚至是时间问题。

NBA的大数据革命数据分析依赖于大量的数据支撑。 NBA越来越重视数据的力量。 2013年，联盟所有30个场馆都安装了名为的数据收集系统。 该联盟每个赛季举办多达 1,250 场比赛。 每场比赛至少有10人在场上跳跃和投掷。 该信息将被捕获并记录。 仅13-14赛季的数据就有80G之多。 （相比之下，得分、篮板、助攻等传统技术统计只占几十K的大小）。

由摄像头和分析软件组成。 安装在体育场上方的六个摄像头每秒 25 次跟踪球员和篮球的运动，记录速度、距离、球员间距和控球等数据。 随后，分析软件将计算出一系列技术参数，并将其源源不断地发送到NBA官网和电视频道。 提供软件支持的 STATS 表示，未来的 NBA 术语将包括速度概况、进攻战术、防守对位和球场覆盖地图。

用于动作捕捉的相机。图片来源

更准确的数据分析意味着更高的可预测性。 这是否背离了篮球的真正意义？ 如果比赛开始前就可以预测结果，球员们为何还要继续在场上厮杀呢？ 一场被重度剧透的游戏，观众又能得到什么乐趣呢？

支持数据分析的人认为，这都是不必要的担忧。 掌握数据无非是帮助人们看到更多信息。 今天的球队、评论员和观众可以从比过去更多的维度来评论一场比赛。 助攻、投篮命中率、盖帽率，所有这些参数都可以让我们更清楚地了解眼前的比赛是否是一场势均力敌的对决。 勇士队在上赛季的总决赛中对阵克利夫兰骑士队，这是联盟中另一支以使用数据分析而闻名的球队。 这场比赛成为乔丹时代以来收视率最高的决赛。 正如古斯伯里在评论中所说：“人们说分析剥夺了篮球的乐趣，但我认为 NBA 比以往任何时候都更好。”

就像今天勇士队的逆袭一样，我们不觉得NBA变得更加有趣了吗？

AI雷霆：不……