研究背景及意义
当今世界新一轮科技和产业革命正在蓬勃兴起，数据是基础性资源，也是重要生产力。在体育数据分析应用领域，越来越多的运动项目利用大数据对运动员进行评估 、制订新的战略计划以保持运动 员的竞技状态。 美国男子职业篮球联盟（以下简称“美职篮”）已经建立了一套完整的数据分析体系，面对规模大、变化快、种类杂的数据，利用先进的技术和科学的分析方法把运动员在比赛中的动作转化为有价值的信息，这成为美职篮球队赢取比赛胜利、评价球员、优化攻守战术普遍使用的分析方式。本研究基于当今大数据时代背，对美职篮数据分析的发展历程、数据资源和数据分析体系及其应用进行研究，揭示美职篮数据统计领域的先进理念和最新成果，以期为中职篮数据统计和处理工作提供参考。
- 数据分析在NBA的发展和影响
1.发展概况
数据分析的本质就是了解历史预测未来。 数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论进而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。 数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机 的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广，数据分析是数学与计算机科学相结合的产物 。 从美职篮前身BAA 成立至今，其发展已有69 年。早期的篮球比赛，列入统计比赛数据的有投篮出手、投篮命中、罚球出手、罚球命中、犯规，没有统计篮板球、抢断和封盖。如今，美职篮可以直接统计出一名运动员单场跑动距 离、速度、突破次数和投篮区域等细节化数据。从某种程度来说，美职篮的历史 ，也是一部数据发展史。从表１可以看出,20世纪90年代之前 ，美职篮的统计数据形式单一，只是对常规数据进行统计，统计方式为手写加收集。进入20世纪90年代 ，随着计算机技术的发展，美职篮的 数据统计和管理更为成熟丰富，建立了成型的数据库，加入进攻手段、进攻区域、空位命中率、受干扰命中率等细节化的数据。进入21世纪，篮球数据发掘得到进一步发展，开始依托高阶数据建立细粒度的运动员评价指标，运动员进攻完成方式、在场与否对球队的影响、关键时刻表现也被统计在列。自2010年至今，美职篮数据分析与高新技术结合更加密切，追踪数据、可视化数据、成为主流趋势。美职篮从基础的数据统计发展到科学、全面、专业的数据分析,为美职篮带来了更强的竞争力，推动了美职篮的发展。
2.对NBA的影响
（1）提高训练质量
球员穿戴配有特殊芯片设备,球员在训练过程中,大数据会得出一些球员的指标信息.这些数据信息会包含持球人和持球时间数据,持球队员和无 球队员跑动的距离,掩护的时间,投篮的时间和距离等准确数据,球队教练根据这些数据不仅可以更好地制定训练计划,突出球员身体特点,而且也可以总结自方的优势和劣势,对自己和对方制定针对性的战术,提高训练质量。 通过数据来观察运动员的比赛状态，制定训练计划已得到美职篮球队的认可。根据 Sport VU 数据，数据分析师会给予运动员和教练员建设性意见，如果运动员跑动距离和速度降低，但是心率水平还是很高，说明运动员处于疲劳状态。马刺队在健康分析方面是美职篮的领先者，他们会根据追踪数据来决定是否让运动员轮休、降低训练强度。可以说数据分析是球队决策过程中的决定性因素，也是大数据时代发挥数据价值的关键环节。
(2)重新定义NBA球员价值
在NBA选秀大会开始之前,即将参加NBA的选秀球员要在体测训练营里进行训练,联盟会将球员的各个方面的数据记录下来,供球队参考,这些数据并不会说谎。各大网站通过大数据技术将这些 数据一一分析,从而预测选秀球员的排名,这往往会给联盟里的球队提供巨大的帮助。大数据技术重新使NBA球队定义了选秀球员的价值,以前的数据固然值得参考,但大数据分析 技术却可以有针对性的帮助球员变得更好。 而对于已经在NBA效力的球员，球队会利用大数据技术得出球员在球场上除得分、篮板或助攻等以外的传统数据,这样可以直观地看到球员在球队中的作用,更加精确地衡量球员球队中的价值,这种衡量球员的数据在传统数据中看不到的。
