close
Sabermetrics不是用在籃球上的字眼,不過在接觸棒球之後,我一直很好奇,為什麼在籃球方面沒有類似的"Sabermetrics"數據分析資料,來幫助人們閱讀一場比賽。 

很高興我的懷疑是錯誤的,82games.com是籃球數據論文的網路重鎮,除此之外,籃球的Sabermetrics另外有許多來源。basketball-reference.com已經比照Bill James的方式來計算籃球的Win Shares,另外還有其他如Hall of Fame Probability來估計球員未來進名人堂的機率,以及Similarity Scores來比較不同球員在不同球季間的表現。這些關於籃球的數據分析,稱做"APBRmetrics"。 
現代APBRmetrics的出現,其實一開始就是受到Bill James在棒球上提倡數據分析的影響,早期的APBRmetrics主要還是著重於線性的數據分析討論,直到90's早期,Dean Oliver和John Hollinger把數據分析的基礎,由"per time"的時間單位分配,改為"possession"的統計分析,APBRmetrics的發展算是有了比較大的更新。先前曾經提過的"
NBA hotzones"就是由這個觀念衍生出的產物。而"APBRmetrics"這個名詞的出現,則是受益於棒球暢銷書"moneyball","moneyball"提倡的Sabermetric觀念,讓NBA球隊也開始注意:如何在有限的薪資空間下,找尋到最大產出的球員。而這需要一個客觀的方法,於是越來越多的數據分析公式應運而生,使得APBRmetrics開始興盛,利用這些非傳統的統計數據分析,球員們的表現幾乎都能夠量化-包括防守這項所有職業運動最難以數據來表示的項目。


目前較為人所知的APBRmetrics書籍主要有兩本,一是John Hollinger所編寫的" Pro Basketball Forecast/Prospectus "系列,這本書幾乎等於籃球界的
BP,從02-03球季之後每年出版,比較遺憾的一點是它不像BP有這麼多的網路資料可供查詢。另外一本是Dean Oliver所編寫的"Basketball on Paper",他把pace(攻速)以及possessions(球權)等團隊的概念帶入個人的攻守統計數據中,藉此重新定義一個球員的價值。這些都為現代NBA的數據檢視帶來了重大的更新。 有關於APBRmetrics的觀念是一個現代籃球很有趣的課題,未來如果有機會,我會再把一些常看到的APBRmetrics分析進行整理和探討。
arrow
arrow
    全站熱搜

    naykees 發表在 痞客邦 留言(2) 人氣()