职业篮球的每一次快速变化都会带来无数的期望和激情。近年来，人们可能已经考虑过为什么篮球队的三分球？当今中心球员为什么不强调Yao Ming等内部进攻，而是越来越多地向外部浮动以进行长时间的投篮和支持？这些看似直接的问题的背后是大数据分析带来了专业篮球竞争策略所带来的深刻变化。现在，数据分析已成为篮球场背后的“指挥官”，指导球场上的战术方向，并成为重新定义这项运动胜利的关键。

采用专业篮球大数据分析方法的历史背景

体育活动可以从本质上理解为游戏，而职业运动具有更独特的竞争性质，需要遵循某些规则和框架来争取胜利。这种竞争性质和规律性自然会引起进行分析，解码领域的行为，并努力提高获胜的可能性。在大数据出现之前，分析和判断主要是通过人类经验进行的。首先，体育活动更加复杂，人们不相信能够通过信息来表征运动员的表现和竞争策略的概念；其次，数据收集和分析方法是向后的，客观地使得难以实现大数据分析。但是，这种依赖手动的方法不仅意味着效率低下的分析，而且还意味着它具有更主观的评估组件，并且通常容易做出错误的判断。

对于职业篮球来说，这种向后的分析概念在21世纪初首次在美国市场上被打破。非小说体育书《魔术球：如何赢得不公平竞争的艺术》在2003年发表，描述了一支小型棒球团队，使用大数据分析和统计方法来改善玩家价值评估方法和游戏竞争策略。其最终成功的故事对由职业篮球代表的体育行业产生了深远的影响。此后，大数据分析已变得流行，并受到了美国各种职业篮球联赛（以下称为NBA）的团队的重视。

另一方面，更先进的技术系统正在逐渐流行并应用于NBA联盟。一个典型的例子是在2010年引入Sportvu系统。该系统包括多个可以以高频捕获三维电影的相机。同时，球场上的每个球员和篮球都附有特殊标记，可以实时识别，并最终转换为视觉信息。从那时起，NBA数据分析进入了一个新时代。与使用大数据和统计方法等传统信息（例如得分，反弹，助攻和犯规）相比，专业团队现在将注意力转向了更深入的指标，例如“每回合效率（团队得分和每100轮得分）”，以更全面地了解玩家的贡献和有效性，从而做出知情的交易和选秀决策。

直到今天，大数据分析仍渗透到职业篮球的各个方面。以美国市场为代表，不仅提供体育数据分析课程，而且配备了全面的数据分析系统，大学联盟（NCAA），现在大数据分析部门已成为NBA团队的标准。数据分析的结果广泛用于现场内外的所有方面。

专业篮球大数据分析指标的迭代途径

在职业篮球领域，大数据分析系统的迭代可以被认为经历了三个关键阶段，每个阶段都标志着数据的理解和应用不断改进。

在大数据分析出现的早期，它仍然主要依赖于面板数据。这些数据在大数据系统出现之前被广泛使用，通常在战术白板上绘制，并被称为面板数据。这包括游戏中的基本指标，例如得分，篮板，助攻等。这些指标为评估玩家和团队的表现提供了基础，并在大数据时代更加准确，更全面地积累，并确定了对游戏的基本特征的理解。

随着大数据分析的兴起，篮球场已经开始引入更深入和准确的指标。无论是由于缺乏篮球运动员的意识还是过去的欠发达技术工具，自大数据分析以来，这些高级指标逐渐受到重视。他们不仅专注于传统的玩家表现，还包括更详细且复杂的维度，例如实际的拍摄百分比，篮板百分比等。此阶段的出现标志着在篮球领域发展大数据分析的发展，将团队开始专注于过去的细微变量，从而更好地理解游戏。

目前，由NBA代表的专业篮球队正在进入智能数据分析的时代。引入高级技术（例如机器学习和AI人工智能）使分析能力提高了水平。通过大规模的数据处理和深度学习，团队管理可以做出更明智的决定。这包括对对手策略的预测，对玩家绩效的个性化分析以及对游戏结果的更准确预测。智能分析使团队能够更快，更准确地进行战略调整，从而在篮球领域获得更大的优势。

专业篮球大数据分析的应用程序方案

NBA竞技场激烈竞争的背后是数据竞赛。从球员招聘到战术设计，再到团队的整体运营和管理，大数据分析已经渗透到NBA团队的各个方面，从而诞生了各种应用程序。

数据分析最重要的应用程序方案之一是玩家招聘。众所周知，在NBA等篮球阶段的最高水平上，选秀球员的潜力和才能极大地决定了一支球队的发展趋势。我们如何为自己的团队“录音”，例如马刺选定的邓肯（Duncan），湖人改为“陶”（Tao）“陶”（Tao），成为每个NBA团队经理每年面临的重要问题。过去，NBA草案通常依靠篮球童子军的直觉来做出决定，而这种方法在大数据时代经历了根本性的变化。

案例：休斯顿火箭通过大数据分析选择新秀球员

休斯顿火箭队曾经为之效力的休斯顿火箭队是最早使用高级统计指标进行球员评估的球队之一。最初，为了建立统计模型，火箭工作人员找到了美国大学体育协会的办公室，手动将每个大学游戏的分数输入系统，并为每个玩家分配了不同的权重，以分析球员的大学表现与职业之间的相关性。火箭使用的许多数据以前从未在篮球场上进行过测量。例如，与其计算球员的篮板数量，没有真正的机会抢夺，还有多少人被抓住了。他们还对物理特征数据进行建模和分析，例如跳跃高度和速度，通过数据收集离开地面。

事实证明，火箭的策略非常成功。在2007年，火箭队的选秀权只有第26和31顺位，在这两个选秀权分别为8％和5％的选秀权中赢得了出色的NBA球员，获得合格的首发球员的机会约为1％。但是火箭通过数据模型选择了Alon Brooks和Callandri，后来俩都成为NBA首发球员。在接下来的几年中，当考虑了选拔因素草案时，火箭队的选秀球员执行了其他NBA球队的75％以上，导致其他NBA球队采用数据分析系统。

数据分析系统还发现了在战术分析领域中使用的关键场所。通过更科学和深入的见解，而不是手动的经验和直觉，我们不仅可以理解对手玩家的特征，优势和劣势，分析对手团队的防守和进攻习惯，而且还熟悉我们团队在不同位置和阶段的进攻和防御效果，并在及时调整和优化的情况下，在长期以来的情况下进行及时的调整。

案例：在大数据分析的指导下，NBA团队采用三分射击策略

您越接近篮子，拍摄就越容易。您离篮子越远，射击篮子就越困难。这应该是人们确定的常识。据Athletic的美国著名分析师塞思·帕特诺（Seth Paterno）称，随着现代数据科学分析的拍摄位置，数据分析师发现，当玩家离开篮子的半圈时，他的投篮命中率将迅速下降至40％。从篮子的半圈到三分线，射击百分比通常会徘徊在40％左右。这使得在三分线之外的拍摄成为极高的回程选项。毕竟，以类似的投篮命中率，三分球的命中率相当于制造1.5个两分球，而三分球的回归显然会更具吸引力。

这种数据理论确切地支持了三分球成为NBA团队战术的新一波。在1990年代和2000年代初期，中距离和低位跳线仍然是NBA的关键策略。从1990年到2021年，NBA球队每场平均每场三分球的平均数量从不到10次增加到35次，频率超过2倍。黄金州战士以其强大的三分命中率而闻名，从2014年到2019年的五年中，使用长枪作为武器，扫除三个冠军奖杯。特别是球队的明星球员史蒂芬·库里（Stephen Curry）已成为联盟中最出色的三分球射击技巧之一，并且还完全改变了对现代专业篮球空间篮球的理解。

在专业篮球队的整体运营和管理中，还有一个广泛的应用空间进行数据分析。对于专业球员来说，可以对个性化培训和康复计划进行量身定制，以帮助实现最佳状况，并通过深入分析运动表现，身体状况和伤害风险来扩大职业。对于团队活动管理，通过分析历史数据和实时数据，可以提前预测团队绩效和市场影响力，并且可以以目标方式制定票务，场地，广告，商业外围设备和其他策略。对于广泛的粉丝，数据分析大大创新了观看体验。现在，当我们观看电视广播时，我们可以看到视觉细节和战术分析和统计数据。专业篮球比赛的观看体验更加沉浸式和深入。

专业团队数据分析部门结构的比较

在技​​术应用级别上，大数据分析的进度无法完全保证其有效的应用。其价值的关键是形成适合其的团队管理结构。

在成熟的NBA团队系统中，大数据分析已成为一个单独的部门。根据统计数据，所有30个NBA团队都设立了数据分析部门，从2022年开始，数据分析师的总数已达到133。该专业部门不仅是一组分析师，而且还是该团队管理层决策的好助手，直接向管理层报告了管理层，以帮助管理层做出明智的团队决策。在此系统中，数据分析与教练团队无关，该团队允许数据分析部门独立地向教练团队提供三方意见。相比之下，中国职业篮球队的当前情况。截至2022年，只有四分之一的CBA团队配备了数据分析师/视频分析师，并且数据分析通常没有独立的身份，但作为教练团队的一部分存在。由于通常直接向总教练报告，这在某种程度上受到工作权力的限制会影响，因此中国的国内分析师团队必须谨慎和克制，尤其是在持有主教练的相反意见时，它需要非常关注表达艺术和沟通态度。

换句话说，如果您希望大数据分析在专业篮球系统中发挥作用，则必须保证数据分析部门的独立性。就工作职责而言，数据分析部门必须在选秀和游戏准备期间对教练团队负责；但是在评估和评估中，团队管理人员决定是否会留下来是团队管理层的责任。这种系统在NBA团队中已经非常普遍，并且可以从长期的角度巩固管理，教练团队和数据分析团队之间的合作关系。这就是为什么在2021年，中国篮球协会建立了“ K8中国篮球协会技术和战术服务平台”，以在国家队级别启动中国篮球的数字化转型。

团队管理文化对数据分析的相似性和类似的态度

与组织结构相比，更深的影响因素是专业篮球队的管理文化。可以根据是否在认知水平上确认大数据分析的价值以及是否实施《行为守则》之后的数据分析结果，可以将其分为三个阶段。

由于大数据分析在NBA联盟中最成熟，因此NBA团队从上到下形成了一种“面向数据的”管理文化。大多数NBA团队成员，甚至是明星运动员，都通过实践测试意识到了数据分析的价值。例如，在与著名媒体ESPN的独家访谈中提到的NBA明星Ingles实际上并不确切地知道数据指标的含义（替换三分镜头并罚球分为两分射击以计算命中率）。但是，他认为他不必过于关心。他需要做的是在团队的教练和数据分析团队的建议下故意增加三分球的频率，以实现提高实际命中率的目标。团队背后的运动员和经理履行职责，根据数据形成良性周期。

相对而言，中国越成熟和高级的团队进入了第二阶段，他们对大数据分析的接受和意识也得到了加强。以中国女子篮球队为例，在过去两年中赢得世界杯亚军和亚洲杯冠军的好成绩是这一可能的原因之一来自数据分析所指导的战术变化。根据数据，在上次奥运会上，女子篮球队采用了低调的后卫策略来打出超过12％（所有球队中的第二高比例）。但是，由于低点的背部策略对核心中心球员的要求过高（也就是说，拥有像Yao Ming这样的才华横溢的中心数十年来很少见，因此很少见到低柱的后退效果），因此整体得分效率较低，并且全球主流游戏风格朝着面对面的挑选式选择进化。在大数据分析的影响下，在2022年世界杯足球赛期间，女子篮球队发射阵阵策略的比例翻了一番，相应的后卫比例下降到9％。百分点数量的变化是职业篮球的定性差异，这导致了李·孟在球场上代表的防守者的重点表现，并在下一场比赛中获得了女子篮球队的良好成绩。

不幸的是，中国女子篮球队的成功经历目前是中国的个人案例。更广泛的团队仍然缺乏对大数据魔术的了解，需要逐步学习接受数据的价值。一个更典型的情况是，篮球队的大多数分析师都有专业背景，例如数据统计，不一定是篮球运动员或教练。当一些经理或教练遇到与直觉相反的分析结果时，他们经常以“您团队中的任何人在球场上是否在球场上进行过”等为由质疑分析团队的专业水平。 Xuanmao Sports的专业分析师Xu Mo表示，在2023年Universiade男子篮球队中，分析师团队使用了诸如进攻性和防御效率的指标作为基础，并建议该团队应将核心球员Chen Guohao（在中国男子职业篮球比赛中的CBA选秀中排名第一）与更多的射击者开放。但是，这样的排安排与Chen Guohao和教练现有的比赛风格不符。一开始就没有教练组认可，但是中国男子篮球队的表现不佳（包括输给中国台北队）。但是，整个教练团队都表现出了勇气，可以在紧凑的日程安排中调整战术，并在随后的排位赛阶段开始采用分析师建议，重新设置了陈·郭豪（Chen Guohao）等球员的现场位置，成为中国球队对日本球队大胜利的钥匙之一。

从中可以看出，“面向数据”的管理文化的形成不是一夜之间的项目。尤其是对于像国内职业篮球这样的市场不成熟的市场，需要更实用的经验，整个行业中的从业者必须有良好的耐心来进行重复的宣传和渗透。

结论

在过去的20年中，大数据分析为职业篮球带来了前所未有的变化。它不仅对团队管理和教练决策产生了深远的影响，而且还完全刷新了球员培训和职业的管理计划，而且还为更多的观众带来了完全不同的观看体验。毫不夸张地说，过去一个世纪的职业篮球发展可能与过去20年的变化相当。我们从来没有理解过我们发明的这项运动。随着生成AI和相关智能硬件技术进入职业篮球场的渗透，篮球数据分析将带来更大的突破，并且在未来几年内的迭代可能远远远远超过近20年，并且不断超出人们的期望。

应该指出的是，大数据分析将带来促进运动均衡的力量。由职业篮球代表的竞争运动本质上是基于天生的人才。如今，大数据为篮球运动员和球队提供了公平的标准。更早的阶段将发现更多才华横溢的年轻球员。我们可以看到来自勒布朗·詹姆斯（LeBron James）和吉米·巴特勒（Jimmy Butler）等平民家庭的更多参与者，他们来自平民家庭进入历史阶段，而不是对获得的教育环境和家庭收入极大地打扰。只要有更多的选择和更多的希望，篮球就可以成为更加热情和梦幻的人追求的光荣舞台。我们对职业篮球的期望将继续凝结和升华，例如数据技术的发展。

罗兰·伯杰体育行业研究中心

罗兰·伯杰（Roland Berger）为许多著名的体育俱乐部提供咨询服务，他的咨询表现受到国际知名媒体的赞扬，例如德甲杂志和勒·蒙德（Le Monde）。咨询服务涵盖策略制定，业务模型设计，财务重组和组织重建。此外，罗兰·伯杰（Roland Berger）还向大型体育赛事的组织者提供咨询服务，并积累了丰富的经验和见解，在体育赛事运营的上游和下游。