NBA数据发展史

猪拉多纳

1946年11月1日，纽约尼克斯作客多伦多壮汉队，68比66取胜。这是一切的起点：NBA就此开始——虽然那时候，这联赛还叫做BAA。

那时节，万事草创，NBA一片荒芜。联盟只有十一支球队。没有专机，没有电视直播合同，没有球鞋广告，一个赛季打60场比赛。许多球队得和冰球队共用球场，场地湿滑，篮筐歪斜，球体不规则，甚至都不圆。所以也谈不到大屏幕和数据单。那个赛季，没人统计篮板球，没人统计抢断。盖帽、失误更是无从说起。列入统计的只有以下数据：

投篮出手；投篮命中；罚球出手，罚球命中；助攻；犯规——实际上，那个赛季11支NBA球队，只有三支统计了入场观众人数。就在那场著名的开天辟地创世战里，你只看得到一份手写的模糊的数据单：半场37比29，全场68比66，纽约全场犯规20次，多伦多16次。全场得分首席是多伦多的诺斯特兰德，18分。

你以为到了总决赛规格会高些吗？事实上，1947年总决赛，芝加哥对费城确实保留了每一场比赛的具体统计，但数据统计只算了得分、犯规、投中、罚中四项，没了。当然，还有一些零星的数据统计，比如1947年总决赛第一场，费城103投31中，同时芝加哥129投26中，等等……

1950-51季，一个伟大的变化：篮板球开始被统计了。当然，那时节，NBA依然没有电脑数据库，所以统计全靠手写+收集。但至少，雏形已经有了。

一般公认的是，50年代对助攻的统计有所偏颇。比如，七届助攻王鲍勃·库西职业生涯场均助攻，只有7.5次——要知道，他职业生涯后半段正赶上NBA数据大爆发，作为驾驭过凯尔特人单季场均122分的组织大师，他的助攻未免少了。但你可以这么理解：早年的数据统计比较保守，非要按照“接球后直接投篮得分，传球者才算助攻”的心思来（微博）统计，所以漏记了些，也是难免。

50到60年代，数据统计水平，依各球队参差不齐。比如吧，1959年总决赛，波士顿花园主场只统计了得分、投中球、罚球数和犯规，可是明尼阿波利斯湖人队主场就在第三场提供了投篮数、投中数、罚球数、罚中数、犯规数和得分数这相对完备的数据。但也有一些私人统计，比如1959年总决赛虽然没有官方列明，但私人统计却称拉塞尔四场比赛打了186分钟、连续三场篮板超过30个、连续四场都有20个开外的篮板球、贝勒四场比赛投篮合计102次，等等。

如果你对那时代的数据统计感兴趣，那么有一些私人数据可以作证。比如1959年张伯伦与拉塞尔相遇时，根据《SI》的临场报道：张伯伦开场第一球祭出擅长的翻身后仰，被拉塞尔一帽震飞。全场下来，一对一攻，张伯伦只投中四球。但是，张伯伦还是利用下快攻、前场篮板补进、罚球、顺下后接球扣篮，另拿到了30分，全场38分——这在官方数据单里，就是找不到的。

又比如，1967年总决赛，已经有了较完备的统计体系：精确到每个球员的投篮数、投中数、罚球数、罚中数、篮板球、助攻、犯规、得分，都有了周密分析。所以我们知道总决赛第一场瑟蒙德24分31篮板20投10中，里克·巴里43投15中37分8篮板7助攻，而对面张伯伦是8投6中16分33篮板10助攻。但另外有些细节数据值得玩味：比如，总决赛第四场，张伯伦10分27篮板8助攻，而且非官方统计声称他盖了15个帽。另一项非官方统计：当时巴里59个持球回合，只有11次传球。

1973-74季，张伯伦刚退役，NBA就开始统计盖帽数据。于是，拉塞尔和张伯伦那些“单场25次盖帽”、“职业生涯每场都有10次盖帽”，只剩下传说了。同一年，NBA开始统计抢断，杰里·韦斯特在他35岁那年留下了场均2.6抢断，也让人不得不考虑“如果从1960年就开始统计抢断，韦斯特会留下什么样的霸业？”1977-78季，NBA开始统计失误数，大卡车吉尔摩场均4.5失误单季366次失误居首。于是世界传扬的“张伯伦经常单场10失误，加上助攻盖帽得分篮板都凑上五双啦”也只能当笑话说说了。80年代，三分球加入之后，数据统计基本成了型。

1986-87季开始，NBA每场比赛都有了完备的、准确的个人技术统计框，所以，很长一段时间里，新闻都爱用这字眼：

“自从1986-87赛季有统计以来，这是第N个球员单场打出扒拉扒拉扒拉以下数据……”

换句话说，NBA数据统计，自1951年成个模样，1973年基本完备，80年代成型，1986-87季完成细化。自那以来，NBA的统计正式进入了现代。你可以从官网、BBR等地方，随意找到历史数据。

但也从数据完备的那一天起，另一个话题浮现了。

一如中国人喜欢把评话小说武艺列高低似的，全世界人民也都热中于排高低、列座次，80年代数据完整化之后，伯德、魔术师的拥趸更加有了彼此互掐的论据。但那时节，行内人士对此很谨慎。比如，伟大的红衣主教早1986年就说过：

“当你谈论伯德时，最不该谈数据——因为数据是最不能说明他伟大的东西。”

实际上，红衣主教秉持的是教父时代的哲学。他在60年代让凯尔特人统治世界时，球队里的经理、教练、XX、卡车司机甚至带球员情妇去堕胎，都归他老人家管。他那时节珍视拉塞尔，不是因为他每场能抓22.5篮板送出4.3助攻还有传说中每场两位数封盖，而是“这家伙确实能赢球”。实际上，很长一段时间，球员们都更在乎表现，而非数据。比如1961-62季，张伯伦打出场均50.4分25.7篮板的不朽传奇，但球员们却投票认可拉塞尔成为常规赛MVP。

但是，有了数据之后，一切都慢慢变了。

80年代中期，随着电视转播的兴盛，媒体对NBA的渗透也日益加重，大量的数据引用成了媒体的新爱好。于是，“得分能手”、“强悍的防守者”、“快手”、“投篮大师”这些词汇，逐渐被“每场能得多少分”、“能完成多少个篮板+封盖”、“能完成多少次抢断”等话题覆盖了。

如是，自上而下，NBA都开始喜欢数据了。

NBA刷数据的惯例古已有之。比如，NBA50大之一杰里·卢卡斯的原话：“威尔特（张伯伦）太在意各种纪录了：比如什么联盟助攻王啊，再比如刷新一次投篮命中率的记录啊。他每次都是刷完一个记录，然后再继续刷下一个。”比如，1978年的4月9日，“天行者”大卫·汤普森想要得分王，于是在常规赛最后一场第一节，砍了活塞32分，让张伯伦1962年3月2日百分之夜的单节31分为之褪色。当晚，他得了73分，直到2006年1月22日科比得81分之前，这是NBA单场第二记录。可是他得完73分的6小时后，他的对手圣安东尼奥马刺的乔治·格文，在对阵新奥尔良爵士的第二节，用他的绕指柔上篮单节得到33分，全场63分，最后挤掉汤普森，得到了1977-78季得分王。

但是到80年代，数据变得更容易了。1984-85季，公牛原来的首席得分手、被新生乔丹挤成二当家的奥兰多·伍尔里奇，就有个坏毛病：每场比赛完了，会去数据统计台要自己的数据看。90年代初，威尔金斯抗议自己进不了梦一队时，就拿自己的华丽得分数据说事。

更重要的是，对大多数球迷来说，他们面临这么个问题：他们没法看每场比赛，只好靠数据来分辨。而数据又是那么少，于是有了以下问题：

后人看数据，会很难理解：年轻时的斯蒂芬·马布里，一个年年场均8助攻以上的人，怎么会被叫做独狼？

后人看数据，会难以想像，布鲁斯·鲍文这个数据平淡无奇，抢断毫不华丽的家伙，防守却远比两届抢断王魔术师强大？

后人又不会明白，为什么杰森·科林斯这种每40分钟才盖一个帽、根本投不进球（一个大个子命中率41%）、每五分钟才抓得到一个篮板的长人，凭什么成为2003年网队的总决赛首发中锋？

后人又怎么能想像，阿马尔·斯塔德迈尔职业生涯场均1.4盖帽8.8篮板、KG在凯尔特人期间也就场均8篮板+1帽，但KG的防守和斯塔德迈尔，那就是水泥和泥水之别？

实际上，因为数据统计太单一了，所以，90年代四大中锋，总是动不动就齐刷刷24分11篮板3盖帽，可是光看数据，你又如何辨清大梦的摇摆、鲨鱼的蛮力、尤因的兔子跳中投和大卫·罗宾逊的面筐晃动风格如此不同？又比如，当2009-10季勒布朗·詹姆斯命中率50.3%三分率33%，科比·布莱恩特命中率46%三分率33%时，我们怎么能让人相信“2009-10季，勒布朗的突破和组织更剽悍，但科比的综合跳投依然比勒布朗出色”这个事实呢？

实际上，早在90年代，许多数据已经开始暗流涌动。XX们之间，各自有成型的数据库。比如，1998年总决赛前，《SI》披露过一份犹他爵士为乔丹做的统计：

公牛80%的进攻要经他之手。

接球跳投和运球后接跳投同样拿手。

随时可以制造投篮机会。

出色的投篮假动作+突破。

进攻技巧融汇得非常好。

能接受任何方式的防守。

83%的投篮是跳投。

54%的投篮来自于球场右侧。

和里奇蒙一样，喜欢用试探步制造机会。

时钟倒计时也能投进球。

17%的进攻来自拉开单打。

单打时喜欢运二到三步球后拔起跳投。

1996-97季三分出色（37%），和斯托克顿一样会投追身三分球。

右手球员。突破时左右方向突破均衡。

就在前一年，迈阿密媒体也俨然泄露天机似的，说帕特·莱利雇有一批数据专员，他们统计乔丹如此之细，说乔丹的后仰跳投里“对手干扰到位情况下，命中率是46%；对手干扰不到位时，命中率是62%”。但类似数据，没有在公开媒体大规模出现过。

直到21世纪，网络时代。

2003年，迈克尔·刘易斯先生出版了《金钱球》，里面大量形容了数据对体育运动的重要意义。同时，著名棒球作者比尔·詹姆斯、北卡前教练弗兰克·麦奎利等，都在做这方面的研究。也就在这年，82games网站出现，开始提供细致的一些细化数据。诸如一个球员完成进攻的方式（跳投、近距离进攻、罚球）、在场与否对球队的具体影响、关键时刻的表现，等等。

然后轮到我们的主角登场了：约翰·霍林格老师。

如今已上任灰熊篮球事务主管的霍林格老师，过去十六年一直在致力于篮球数据发掘。他手创了PER制度——即Player Efficiency Rating（球员效率水准），来统计一个球员的综合效率。虽然这个指标常被批评缺少防守、太过于偏爱投篮好的球员，但比起NBA原先推行过的EFF制度——简单粗暴的得分+篮板+助攻+盖帽+抢断-犯规-失误的算法——要靠谱得多。

随着霍林格先生在ESPN长期从事专栏写作和篮球研究的工作，数据热在网络上如火如荼。hoopdata网站更进一步，开始提供每个球员的投篮细节、传球去向等等。这有什么用呢？嗯，回到刚才“2009-10季，勒布朗的突破和组织更剽悍，但科比的综合跳投依然比勒布朗出色”的问题：

当我们打开投篮分布表，能够发现2009-10季勒布朗每场在篮圈附近的命中率达到73%，但是在3-9英尺的近距离，54%；10到15英尺的中距离投篮，32%；16到23英尺的长距离中投，40%。科比在篮筐周围的命中率只有59%，但在3到9英尺的近距离，46%；10到15英尺的中近距离投篮，50%；16到23英尺的长距离中投，41%。即，科比的中投比勒布朗更出色、投篮范围更大——至少在2009-10季是如此。

由此一端，可见其余：

数据的确不会说谎。但要精准说明一件事，需要足够多的数据而已。

21世纪，细节化数据越来越多的被融入球队管理。比如，火箭的达雷尔·莫雷就是个数据狂，他有一套自己独立的数据体系来判断球员好坏，也就是这套体系，会把看似数据不出色的巴蒂尔（微博）描述成一个出色的团队球员。比球迷和经理更痴迷数据的，是遍布美国、给天才们塞名片的XX们。他们需要更多更完备的数据，以便更好的评估一个球员。

终于，Synergy Sports（点击查看何为Synergy）出现了。这机构早在1998年由凤凰城太阳前教练加里克·巴尔创立，如今已经扩展到NBA30支球队都使用其产品，来对球员进行细节描述。这可能是当下最细致但也最琐碎的球员数据评估机构了——所以，有些东西，真的只适合专业XX去研究，球迷也就只好看看算了。

你可以说，在80年代的统计数据下，许多东西无法展示。比如，卡尔·马龙晚年用面筐跳投拿下的25分10篮板和三年级时的强冲篮下卖肌肉25分10篮板有多大的不同；比如，迈克尔·乔丹1996年用背身后仰和面筐技巧拿下的30分和1987年用无球游走、上篮、扣篮、中近距离抛射拿到30分有何天差地别；比如，斯托克顿如何用传球拯救了一个又一个的东尼·马绍尔，他的单场9次助攻和凯文·约翰逊的单场9次助攻是多么不一样……但现在，我们也能够逐渐的用数据来说明细节。比如，1955年，你可能查到：“鲍勃·佩蒂本场得到26分18篮板3助攻。”在1985年，你可能看到“拉里·伯德本场上场42分钟25秒，21投11中三分球5投3中罚球11罚10中得到35分，抓到10个篮板包括2个前场篮板，送出5次助攻，失误4次，犯规3次，封盖1次抢断1次。”在2012年，你可以从一个数据网站看到：

“凯文·杜兰特本场上场42分钟25秒，21投11中其中6球来自队友助攻，21次出手中包括5记三分球、5记16-23尺中投、4记10到15尺中投、4记3到9尺中投、3次上篮；他的3次助攻有2次助攻了队友的三分球，另有一次助攻篮下。他的4次失误包括2次传球被断、1次运球被断和1次进攻犯规。”

而在不久的将来，你可能将听到：

“凯文·杜兰特本场上场42分钟25秒，具体分布为，第一节开场至结尾，第二节余9分1秒时上场至半场结束，第三节开场至结尾，第四节余9分34秒时上场至第四节结束。

合计出手21次，其中第一次出手空间坐标为：球场长207，宽8，高282。第二次出手空间坐标为XXX、XXX、XXX，第三次出手空间坐标为XXX、XXX、XXX……

为队友做掩护合计18次，包括6次原地对球掩护、8次无球掩护、4次假掩护……其中挡人有效7次，无效10次，犯规1次……

篮板球7个，其中前场篮板球2个，起跳抓到者6个，其中2个前场篮板都是起跳后抓到；第一个篮板球到手空间坐标为XXX、XXX、XXX……

合计拍球102下，其中运球过腰77下，运球在腰下25下，运球在膝高度8下……

合计跑动距离为XXX米，其中踱步距离为XXX米，半速跑动距离为XXX米，全速跑动距离为XXX米。加速弧线跑距离为……

背身接球XXX次，每次背身接球的具体空间坐标为XXXX……”


到时候，你点开一条新闻评论、一个篮球论坛、一个专家圆桌会议，将听到的不再是“我不喜欢约翰·沃尔的原因是，他的投篮技巧还不过关，他的对球防守也还太倾向XX”。

而将是：“如果你喜欢约翰·沃尔，那我得提醒你，他上一场的投篮选择如下：运球一步后投篮6次，未摆脱中投5次，其中4次在23英尺之外，具体分布请看图。而在他防守时，为了断球不惜4次让身体倾斜重心超过30度，他的防守前步与对手肩膀平行线之间的距离有6次超过警戒线……”

谁知道呢？以霍林格老师这样的媒体数据魔王进入NBA球队管理层开始，2012年也许是数据真正参与NBA与篮球技战术发展的起点。

猪拉多纳

2012年12月，ESPN的数据大师约翰-霍林格加盟孟菲斯灰熊，担任篮球运营部主管。“8年前，这是无法想象的，那时候没几支球队对数据分析感兴趣，个别投资这个领域的队伍也不会公开承认，他们请来的分析师的名字甚至不会出现在他们的名录上，他们害怕被外界嘲笑，”霍林格说。

没错。同样崇尚数据分析的达雷尔-莫雷在07年担任火箭总经理的时候，整个联盟为之震惊——那年月，职业篮球队都是由圈内人，如莱利、安吉和伯德们在操控，而莫雷取代的还是曾经辅佐哈里斯、费奇、汤姆贾诺维奇等名帅，在火箭工作了26年且过去10年都担任总经理的道森。“亚历山大雇了一个呆子，太荒谬了。”——这个呆子，用他的数据分析理论，让火箭以一种前所未见的方式完成了重建……

之于球队建设

2012年10月27日这天下午，莫雷正在休斯敦郊外看他的儿子踢足球。刚刚过去的夏天，他拆散了一支距离季后赛仅差2场胜利的队伍，而他得到的，是尚未证明自己的林书豪和阿西克（可以想象他面临的质疑）。他的黑莓手机突然响起，是雷霆总经理萨姆-普雷斯蒂。然后，一笔震惊联盟的交易诞生了：火箭用马丁、兰姆（一名新秀）、两个首轮选秀权和一个次轮选秀权换来詹姆斯-哈登。

貌似没什么大不了，他只是幸运而已，如果雷霆没有决定交易哈登，火箭就没有机会得到他，就连莫雷自己也承认，他只有5%到10%的机会得到哈登。但一切又绝不是运气可以解释的。

自莫雷上任后，火箭特别重视第二轮选秀。莫雷认为，很多被低估的资产都埋在那里，所以，他们在第二轮选秀上投入的精力比其他球队多得多。10年前，崇尚比尔-詹姆斯数据分析理论的总经理比利-比恩，就是通过类似的“慧眼识珠”，率领身处小球市、薪金总额在美职棒联盟垫底的奥克兰运动家队完成20连胜的历史纪录。

很多球迷认为，这是亚历山大抠门的体现，所以，近些年尽管莫雷为业内大多数人认可，但来自球迷的质疑声也一直包围着他——他总是在培养新人，送走新人，仿佛是在循环，莫雷只是个淘宝客，直到哈登的到来，人们才恍然大悟。

比如，07年他用创纪录的100万美元购买超音速队的第二轮选秀权，在享受了两年神鸟高飞的赛季之后，就与国王、尼克斯达成三方交易，兰德里（微博）成了换来马丁的重要筹码，而马丁，是休斯敦如今得到哈登的关键。

09年麦蒂（微博）赛季报销，莫雷送走老将阿尔斯通，换来洛里（微博），布鲁克斯成为主控，火箭时隔12年首次突破季后赛首轮。在小布打出场均19分的赛季后，莫雷又将他送去太阳，扶正洛里。洛里没有让人失望，甚至比小布更出色，但他飞涨的身价，让莫雷再次做出交易，将他送到多伦多，换来一个乐透选秀权，而这也是哈登交易的另一关键筹码。

哈登的到来，意味着火箭自姚明时代结束后第一次拥有了特权球员。而休斯敦的重建，并没有通过摆烂博选秀的方式来实现（连续三年西部第9），同时，火箭也没有像大多数球队那样安于中流。不摆烂，又要重回强队行列——在整个NBA历史上，这样的例子也不多见，因为它难度太大（大牌们一心想着纽约或洛杉矶，要么就是去跟另一大牌配对儿。）——莫雷用一种霸气的方式，反击了质疑他的人。

“不到10年的时间，数据分析理论在NBA崛起了，联盟有至少三分之二的队伍在这个领域进行了投资，而火箭雇佣莫雷，是一座里程碑，”加盟灰熊管理层之际，霍林格说。

之于球队战绩

当然，不是所有球队都相信数据分析，比如费城76人，今年夏天，他们本有机会得到莫雷的助手Sam Hinkie，但在面试了包括Hinkie在内的几位出色的分析师之后，他们还是选择了以传统方式运营球队的前76人主帅Tony DiLeo。

但数据分析理论起到的积极作用，在2010年就得到了证实：《华尔街日报》通过调查发现，联盟有一半的球队至少拥有一名数据分析师——他们在比赛期间、选秀大会以及交易截止日做着决定。而这些球队中的大多数，战绩都非常不错，包括魔术、小牛——他们会让数据分析师跟队。这15支在数据分析领域投资的队伍，当季平均胜率达到59.3%，另外15支仅40.7%，其中只有3支球队——太阳、爵士和老鹰——进入季后赛。

比较有代表性的就是雷霆。他们的总经理萨姆-普雷斯蒂——当年在马刺担任国际部XX，正是由于他的力荐，马刺用第28顺位选秀权选择了托尼-帕克——也是一位数据分析方面的专家，ESPN杂志在8月份特别刊登了一篇特写，介绍普雷斯蒂是如何通过篮球分析理论经营球队的（点击查看）。过去几年雷霆的进步无需多提，回忆一下两个月前的那笔交易吧，当哈登被交易的时候，普雷斯蒂被骂得体无完肤，但2012-13赛季进行了三分之一之后，看看排行榜：雷霆21胜5负，联盟第一；马丁场均15.7分，三分球命中率45.8%，最佳第六人的有力争夺者。

（这并不是说马丁比哈登优秀，但考虑到俄克拉荷马当地的球市和雷霆老板的财产状况——如果雷霆的老板是保罗-阿伦，他们当然会毫不犹豫地留住哈登，普雷斯蒂通过自己的分析，做出了最完美的交易。）

具体到比赛当中，数据分析的意义就更加明显了。

《点球成金》（也就是讲述比利-比恩借助比尔-詹姆斯的数据分析理论带领小球市球队通向成功的那部小说）的作者迈克尔-刘易斯09年写过一篇题为“非数据型全明星”的文章，指出巴蒂尔（微博）是如何为了帮助球队而牺牲自己的技术统计。但细读文章之后你会发现，尽管巴蒂尔牺牲了自己的数据，但他也是通过数据分析，体现自己的价值。通常，巴蒂尔会在比赛开始查看大量的资料，这些资料将球场分成很多区域，并且计算出了巴蒂尔将要盯防的球员在不同位置、面对不同程度的防守、以及不同的方式——单打、挡拆或者背身等投篮的效率。比如，“数字告诉他艾弗森从右侧突破的时候是NBA效率最高的得分手；而从左侧突破会毁了他的球队。“史蒂芬-杰克逊，”巴蒂尔指出，“数据分析他从右侧突破更有威胁，但他却更喜欢从左边突——频率是一般人的两倍。”

巴蒂尔一直保持着数据分析的习惯，所以年已34岁的他，仍然是联盟一流的防守球员——本赛季由他盯防的球员，每回合只能得到0.721分，他的防守，比联盟89%的球员都要出色。

之于媒体受众

对于大多数球迷来说，他们面临这么一个问题：他们没法看每场比赛，只好靠数据来分辨，但随处可见的技术统计往往会令他们感到困惑——

为什么杰森-科林斯这种每40分钟才盖一个帽、根本投不进球（一个大个子命中率41%）、每五分钟才抓得到一个篮板的长人，凭什么成为2003年网队的总决赛首发中锋？布鲁斯-鲍文这个数据平淡无奇，抢断毫不华丽的家伙，防守却远比连续三届抢断王艾弗森强大？阿马尔-斯塔德迈尔职业生涯场均1.4盖帽8.8篮板、加内特在凯尔特人期间也就场均8篮板+1帽，但KG的防守和斯塔德迈尔，那就是水泥和泥水之别？


所以，当记者编辑向球迷述说这些事实的时候，他们需要加以解释：艾弗森的抢断具有XX的味道，他被对手直接突破得分的比例，排名联盟前列，而他的在场与不在场球队每100回合的失分，可以从另一方面说明他的防守并不出色。他们还可以告诉球迷：2007-08赛季的KG每回合只让对手得到0.764分，而那一年，对手每回合可以在小斯面前拿到0.966分，联盟只有34%的球员这项统计不如小斯。

当然，在这个提倡数据公开化的时代，球迷可以自己通过查询计算，更深入地了解比赛，前文不断提及的比尔-詹姆斯，也是从一名疯狂的球迷，成为一位数据大师的。而身为一名媒体人，霍林格进入灰熊管理层，则意味着数据分析已全面渗入NBA的球队建设与技战术发展了。

猪拉多纳

经常看比赛且细心的球迷肯定会留意到这样一个细节：比赛进行中，球队的助理教练总是坐在场边，手中拿着一块书写板记录着什么。

他们的确是在记录数据，但他们所记录的数据，绝非你在赛后数据统计单上看到的那些“初级数据”。他们记录的是球员在油漆区的触球次数、每回合传球次数、内传外的三分投篮次数、冰球助攻（指的是最终助攻球员之前传球的那个球员所送出的传球）、造犯规次数等等。这一系列数据的确跟比赛密切相关，可在任何传统意义上的数据统计单上，你都无法查询到相关数据。

但是，由这些NBA专业从业人员用纸笔记录下的数据——无论是在比赛中记录的，还是在录像分析室记录下的——都无法跟多个NBA球馆天花板上空所悬挂的那些微型摄像机所记录的相媲美。

这些摄像机，是被称为SportVU的系统的一部分，这玩意，有巨大的潜力改变我们对于NBA数据分析的一切认知。

“我们已经将一切图表化，包罗万象，甚至比这种程度更加夸张，一切都是可以分类整理的，”一位东部赛区球队的总经理说道，“放在过去，我从来没想过这能实现。”

本赛季，已经有10支球队用上了SportVU，去年这一数据是6支，2009-10赛季则是4支。也就是说，现如今联盟有三分之一的球队正在使用SportVU，数据互通有无。过去我们得依靠传统智慧去研究比赛，如今我们可以利用这套系统来下结论。

SportVU能告诉我们，在NBA当中，哪个球员的速度是最快的。它告诉我们的不是谁得分最多，而是谁每次触球得分最多。它能告诉我们每场比赛谁的运球次数最多，与他们投篮出手次数相比，谁的运球次数最多，这一切，其实只是显性的东西。

的确，有些数据有用，而有些数据却无用。有些数据能够验证传统理念是正确的，而有些数据又挑战传统观点。这不正是数据的迷人之处吗？

这套系统如何运作？

如果你还质疑这套系统的权威性，那么你只消了解一点：这玩意儿，最初是用作军事用途。SportVU诞生于2005年，它由以色列科学家麦基（微博）-塔米尔发明，此人非常有背景，他是导弹追踪以及高端光学识别方面的专家。塔米尔后来用其中的技术试着去追踪了以色列的一些足球赛，分析其中的数据，后来他将这项技术用在了追踪NBA比赛上。

2008年，美国的STATS公司收购了SportVU，并且将精力集中在了篮球数据分析上面。2009-10赛季，STATS公司战略和发展副总裁布莱恩-科普找到了几支技术悟性最高的NBA球队，试图说服他们加入试验。最终，科普说服了小牛、火箭、雷霆和马刺成为该系统的“小白鼠”。接下来的一年，凯尔特人和勇士也加入到了这个行列。

如今，十支球队的场馆安装有SportVU系统，这十支球队分别是凯尔特人、勇士、火箭、雄鹿、森林狼、尼克斯、雷霆、马刺、猛龙和奇才，明年这个数字预计还会增加。

那么，这套系统究竟是如何运转的？

每座球馆天花板上空都悬挂有六个跟计算机连通的摄像头，每个半场设置三个。这些摄像头跟复杂的、从XYZ定位系统中提取数据的计算公式同步，每秒能抓取25幅图片。每张图片都记录有时间，并自动由电脑处理。电脑跟比赛实况报道（play-by-play）数据相联，一个回合90秒之内就能发出报告。这一点是STATS公司员工最为自豪的一点，他们在软件中所使用的计算公式是他们的专利，被他们称之为ICE平台。

几乎是同步，想要查阅数据的教练和数据研究人员就能在他们的电脑、iPad上查看这些信息，有时候他们并不知道如何使用这些数据，但起码，他们拥有这些数据。

这套系统能用来干嘛？

凯尔特人主帅道格-里弗斯曾问过凯尔特人数据分析师迈克-扎伦一个问题：当朗多每个回合持球时间超过5秒时，凯尔特人的进攻效率如何。在使用这套数据系统前，扎伦被问的哑口无言无法回答，而如今，他可以大声响亮的告诉里弗斯答案了。

SportVU能够追踪每一个球员每个动作、每次传球、每次投篮、每次触球，一切的一切。现阶段，这套系统能够追踪的信息，比各支球队了解的多得多，在接受采访时，每个总经理都表示，事实上，他们所使用的这套数据系统提供的数据，尚占不到该系统提供的数据的10%。不过他们均认可，这套系统，是高端篮球数据分析的未来。

简单举几个例子：

上赛季，皮尔斯场均送出4.5次助攻，对于一个得分型侧翼来说这已经相当不错，但是这个数据并未告诉我们全部事实。根据SportVU，皮尔斯的队友在接到他的传球后，命中率比联盟其他任何球员都要高，这证明皮尔斯的传球时机把握的非常精确，他给队友送出的传球，多数都转化为了上篮和空位投篮。

佩科维奇上赛季大爆发主要得益于卢比奥的帮助，当接到卢比奥的传球时，佩科维奇的命中率高达76%，其赛季整体命中率为56.4%。

当射手投篮出手前没有任何一次运球时，投篮命中率明显更高，这也证实了之前篮球观察家们质疑的一点：球的转移等于进攻成功。

这些球队会如何使用这些信息？答案取决于球队自身，取决于你所询问的对象，取决于他们所告知你的答案。“这里面很多门道，因为都是崭新的，他们并不希望其他人知道他们是如何使用的，”科普说道，“我们知道他们在使用，但是每支球队在使用上都有不同之处，每个人都仍在寻找最佳的使用方式。”

单纯的竞争心理作祟罢了，一位受访的总经理在谈及此事时语速缓慢，非常谨慎，他不希望其他球队知道他们的秘密。一位西部赛区球队的总经理直白地表示：“我们知道我们用这个系统做了什么，但我们不想让其他球队知道。”

至于这套系统给教练、观察家们带来了哪些具体利好，这很明显，我们只需要看看这套系统能够告诉我们哪些东西即可。

投篮：肩膀与手臂成直角，肘不要外扩，抖动手腕，放自然，每个射手在练投篮时都会听到教练反复强调这几条原则。通过SportVU，教练们可以追踪每个球员投中球以及投失球的投篮弧度对比、运球后投篮、接到传球后投篮的命中率。教练们可以了解，巴蒂尔（微博）只应该在底角跳投，而诺维茨基则更应该在侧翼和弧顶跳投。

篮板：在篮球史上，被视作最佳篮板手的球员是场均篮板数最多的球员，但事实上，这个数据无法告诉我们全部事实。比如说，假如一个球员的队中还有另外一个顶级篮板手，将所有篮板收入自己囊中呢？假如一个球员效力于防守糟糕的球队，他们无法逼迫对手投丢太多投篮呢？SportVU能够让各支球队深入分析我们过去从来没有留意过的篮板数据，比如说利用篮板机会（指的是球员距离球3.5尺的范围内，有希望拿到篮板时）抓下的篮板数，上赛季杜兰特422次距离球（对手投丢的）3.5尺，他抢到了其中的308个，而加内特450次有机会，却只抢到了297个。

传球：很难比较不同球队两个球员的传球能力，毕竟两人身处不同的环境。2012年也许纳什是个比朗多更出色的传球手，但是朗多送出的传球，其队友接球后跳投命中率更高，这也让朗多的助攻数比纳什更高。不过，SportVU提供的数据分析更多样化，比如冰球助攻数据，某球员接应一个特定球员传球的投篮命中率等。

运动能力：也许，SportVU最具革命性的部分就在于，它有能力测量一个球员在某场比赛中的速度、弹跳，它能迅速给出一个球员结束投篮的时间、在球场上全速奔跑的速度。

健康状况：判断球员的疲劳度，教练们通常会通过球员们的身体语言，但是这经常会出现偏差。通过SportVU，球队可以了解一个球员的平均速度，这样他们就能够通过该球员的移动，而不是其脸颊颜色来判断其疲劳度。一个球员如果刚刚克服膝伤回归，那么医生应该限制其奔跑距离，而不是限制他的出场时间。毕竟，出场时间未必能够控制其对膝盖施加力的强度。

未来何去何从？

当科普“推销”这套系统时，很多球队拒绝了他，现阶段，一些球队并未意识到这套系统的用处，其他一些球队则认为这套系统太过昂贵（5-10万美元）。如今，小牛已经停止使用该系统，他们选择了继续使用自己的数据统计系统（很多人相信跟SportVU相似，但小牛并不愿分享）。

虽然屡屡吃闭门羹，但STATS公司没有放弃，他们仍在不断的跟拒绝他们的球队碰面，做他们的工作。“对我而言最棒的事情就是向他们展示他们自己球员的数据，他们会问‘你是如何拥有这些数据的？’”科普说道，“除了小牛，还没有哪支球队直截了当的说不，他们都只是表示还没准备好。”


舆论广泛认为，NBA官方将会买下这项技术和数据，供给所有的球队以及转播商使用。一旦这样，那么我们未来审视篮球的方式，将发生巨变。比如说，现如今的赛后数据统计单，对于我们研究NBA并没有太大帮助，除了在场+-值以及投篮被盖数，NBA的数据统计单已经几十年没有改变。单纯的得分、助攻、篮板无法告诉我们所有事实。

这就是为何很多球队的助理教练在比赛过程中会不断的在场边记录数据的原因所在，当这些信息被广泛使用，我们对篮球的研究才能真正发生变革。

“我们需要30支球队对这些数据形成一种真正的度量标准，”森林狼篮球运营助理，同时也是SportVU工作人员的马特-波莱罗说道，“等到30支球队全部加入，我们依然认为我们只能使用这套系统5%-10%的内容，这套系统真的会改变比赛，但是在我们到达那一步之前，这只是美好的设想。”

猪拉多纳

2012年12月22日，尼克斯负于公牛一战，赛后的数据统计单告诉我们，尼克斯丢掉了12个前场篮板，单场篮板输了11个，简单来看，在篮板拼抢上的弱势是尼克斯输球的关键。但往深层次考虑，尼克斯是如何丢掉12个前场篮板的？篮板之外，尼克斯的挡拆进攻成功率有多少？

这些，传统的数据统计无法告诉我们答案，随着职业体育情报工作发展越来越快，传统的数据统计已经无法满足要求。“教练们想知道的不是我们一场抢了多少篮板，而是哪种进攻方式对我们伤害最大类似这种。”曾在太阳队担任了11年录像剪辑师的加里克-巴尔说道。

20世纪80到90年代初，数字编辑时代到来，每支球队的录像剪辑师都有能力通过录像剪辑分析比赛。但那时候，因为视频资源太少等限制性因素，视频剪辑并未发挥最大功效。1998年，加里克-巴尔成立了一家专门记录每一场NBA比赛数据的公司，他们通过视频追踪每一次进攻回合，然后分门别类给每一个球员生成“进攻趋势报告”。公司成立第一年，一共有11支球队订阅该报告，不过那时候，他们提交的报告只有数据，不像现在有视频。

2000年，巴尔同前微软公司工程师尼尔斯-拉尔在菲尼克斯成立了Synergy Sports Technology公司，他们将NBA教练们想要的细化数据跟与每个数据相应的视频结合在了一起，比如Synergy记录了诺维茨基在1998年进入NBA之后的每一次进攻，通过该数据公司提供的数据，我们能知道诺维茨基向右侧、左侧突破的成功率分别是多少等。

2004-05赛季，一共有4支球队使用了Synergy数据系统，小牛老板马克-库班就是第一批“吃螃蟹”的人，他不但让小牛引进了该系统，还成为了Synergy公司的主要投资人之一。2005-06赛季，小牛进入了总决赛，他们在总决赛的对手热火，同样是Synergy公司的客户。

到2011年，全联盟30支球队，已经有26支球队使用了Synergy的数据系统，他们的数据已经风靡全联盟，包括ESPN、NBA官网的诸多名记也都使用了该公司的数据来研究比赛，撰写文章。巴蒂尔（微博）、保罗等NBA球星，都是这套数据系统的拥趸。

它是如何运作的？

如前文所言，Synergy提供的不只是数据，还有视频，这也是他们的服务最具价值的地方，每项数据，都有相对应的视频供观者查阅。赛季公司成立初期，因为视频资源少，Synergy提供的只是数据，视频极少，直到2008年，Synergy公司同NBA官方达成8年合作协议，NBA官方向Synergy公司提供40万小时的比赛视频以及录像集锦，这些视频加起来有1PB（1PB等于1048576GB）之大。

拥有了足够的视频资源，Synergy公司的工作就是剪辑视频，将每个视频分门别类，同数据结合在一起。在初期，视频和数据的分类还不像今天那么细致，那时候他们也剪辑了每场比赛，每一个回合，使用了200多种类别，包括了一些进攻回合，但他们所统计的只是扣篮、不看人传球、压哨球甚至球员在场上的情绪变化，分别为愤怒、厌倦、庆祝亦或是震惊、微笑、疲劳这些。

而现在，Synergy公司的数据分析已经精确到了一支球队执行阵地战与反击的比重、次数、球队面对人盯人防守亦或是联防的次数、成功率、球员个人使用的进攻方式等。剪辑速度相较过去也有云壤之别。

打个比方，上赛季雷霆同热火的总决赛第五场比赛，勒布朗-詹姆斯究竟有多少次落到低位背身单打？他选择传球的比重是多少？单打成功率有多少？赛后20分钟，雷霆主帅布鲁克斯就能得到Synergy公司提供的XX报告，他可以拿着数据，对照视频，分析球队的防守漏洞在哪里等等。

Synergy公司在每场比赛后提供的数据，精确到了每个球员参与到了多少攻防回合，进攻中使用进攻方式分别是什么、使用次数、比重。比如火箭的比赛结束后，我们可以看到林书豪本场执行了多少次挡拆持球人进攻，参与了几次反击，他对对位人的防守效果。

“这套系统可以让我们看清楚每个回合，然后结合数据，”小牛老板库班说道，“我们就能够了解，我们的挡拆究竟打得怎么样，成功率有多少，同时我们还可以看看其他对手是如何打挡拆的。”

“这玩意提供了无价的资源，让我们看上去更加睿智，尤其是当我们将这些高端数据分析结合起来时。”

Synergy公司提供的查看方式也非常简单，使用该服务的对象可以直接用电脑登陆查阅。球队的教练组可以将已经被剪辑过的视频，直接下载到iPod、iPad上给球员观看。

它能用来干嘛？

Synergy球迷版本的口号是：“让你像专业XX一样分析比赛。”而Synergy专业版本的口号则是：“篮球分析领域的Google。”从这两个霸气的口号，便能看出Synergy对自己所给球员、教练、球迷提供的服务质量之高有多自信。

简单举几个例子，通过Synergy我们能够准确的查出科比一场比赛采用低位背打的比重、效率。我们能查出纳什在挡拆中更喜欢向左侧还是向右侧突破，当他持球绕过掩护墙后，他习惯跳投还是传球，他会在中远距离出手，还是杀入篮下上篮。德怀特-霍华德跟安德鲁-拜纳姆在低位被包夹的比重，被包夹时的传球质量如何、失误次数。

“这玩意太高效了，它帮我们省了很多时间和精力，”已经在掘金工作了10几年的艾斯克说道，“这样的改变太疯狂了，我刚刚到掘金的时候，我们没有足够的录像带去看过往的比赛，现在我们只需要拿出我们的笔记本电脑，登陆Synergy的网站，然后就能得到我们想要的信息。”

并不只是XX、录像分析师会分析这些数据，保罗、巴蒂尔等球星，都是Synergy的忠实用户。保罗就说道：“在那我能查到我的每一次投篮，在主客场我都那么做，我研究这网站上的数据，研究我的投篮、抢断、助攻、抢断以及一切数据发生的地点。”巴蒂尔更是将这套系统用在了他的防守准备工作中，赛前他会分析多项数据和视频，研究他将要对位的防守人，本赛季连勒布朗都受他传染，拜巴蒂尔为师搞起了数据分析工作。

数据具有局限性，但当数据跟视频对照在一起时，即便存在局限性，也能够很容易被识别。Synergy的服务，将数据跟视频紧密结合在了一起，这是令巴尔最为骄傲的一点，他就说：“数据很赞，但是教练、XX还有总经理都信奉眼见为实，他们想要看到视频，来验证数据告诉他们的是否是正确的，他们想要亲自来区分比赛中的小细节。”

对于Synergy的应用，艾斯克用当年湖人同掘金季后赛中的细节来举了例子说明。“通过这套系统，我能够查看湖人最后5分钟的进攻，看看他们在最后5分钟有什么习惯性打法，”艾斯克说道，“我们可以将他们最后5分钟内喊了暂停之后最有效的进攻方式来找出来，我会拉过比卢普斯（当时效力于掘金）跟他说注意费舍尔，他在暂停后往往后爆发。或者我会告诉他，注意拜纳姆，因为湖人暂停后习惯布置一个高吊球给拜纳姆的战术。”

“现在比过去高效多了，我可以直接去网站查看对手做了什么，如何做到的，我不需要再自己去翻阅旧视频，有时候我甚至根本找不到自己想要的视频，Synergy解决了我的难题。”

篮球就是一项以己之长攻敌之短的运动，在实现这个理想之前，每支球队首先得了解自己的“长”在哪，对手的“短”在哪。Synergy所提供的服务，完美满足了各支球队的需要。正如巴尔所言：“在篮球中，你就是竭尽全力隐藏自己的弱点，发挥自己的长处。同时你得攻击对手的弱点，扼制对手的长处，这套系统能帮你实现。”


与接下来要介绍的SportVU相比，Synergy的数据更加公开化，如今从总经理到XX，从教练到球迷、记者，使用这套系统分析比赛的人越来越多。它不像SportVU，因为价格等因素尚未推广开来，Synergy如今可谓家喻户晓。

但是，家喻户晓不意味着没有独特之处，因为思维、看待事物眼光、角度等存在差异，Synergy为使用这套系统的人分析篮球提供了无限可能性，谈及这套系统未来的发展，库班满怀信心的表示：“这套系统结合了视频和数据，这就提供了无限的可能性分析，每支球队看到的是相同的信息和视频，但每支球队看待这些数据和视频的方式不同，这使得未来的前景和机会充满了无限可能性。”