nba高阶数据提出时间

nba高阶数据提出时间概况介绍：高阶数据在NBA中的应用已经有一段时间了，但真正流行起来是从06年开始的，当时推出了PER（Player Efficiency Rating）这个指标。高阶数据的出现使得球迷和媒体能够更加客观地评估球员的表现和价值，不再局限于传统的得分篮板助攻等基础数据。在过去的几年中，高阶数据的应用不断发展壮大，成为判断球员实力、比较球员巅峰赛季等方面不可或缺的工具。

1. PER作为最常用的高阶指标

PER（Player Efficiency Rating）是目前最常用的高阶数据指标之一，由前ESPN分析大师约翰·霍林格（John Hollinger）推广。PER是一个全方位的指标，用于衡量一名球员的综合实力等级。它综合考虑了球员在比赛中得分、篮板、助攻、抢断、盖帽等各项数据，并对其进行加权计算，以得到一个综合评分。通过PER，我们可以更全面地了解一个球员在场上的贡献程度，而不仅仅局限于传统的基础数据。

2. 影响巅峰赛季评判的高阶数据

对于球迷来说，讨论球星的巅峰赛季是一种常见的问题。而高阶数据在这方面也发挥了重要的作用。通过使用高阶数据指标如PER、进攻效率等，我们可以更准确地评估球员在其巅峰赛季的表现。这些指标考虑了球员在得分、效率、进攻组织等方面的表现，从而能够更客观地判断某个赛季是否为球员的巅峰之作。

3. 利用高阶数据评估篮板数据的有效性

篮板数据是NBA中最常见的统计指标之一，然而有人认为篮板数据很可能不是最有用的数据之一。保护篮板是一项团队合作的任务，而中锋的卡位和保护篮板的重要性更胜一筹。因此，单纯依靠篮板数据来评估球员的个人实力是有一定偏差的。通过高阶数据的应用，我们可以更客观地分析球员的篮板表现，并综合考虑其在卡位、防守篮板等方面的表现。

4. 高阶数据在MVP评选中的局限性

尽管高阶数据的应用给球员的评估带来了更全面和客观的视角，但在MVP评选中，仍然存在一定的局限性。以上个赛季为例，尽管约基奇的高阶数据再次刷新历史纪录，但最终MVP却被颁给了恩比德。这表明高阶数据并不能代表一切，还需要综合考虑球员在季后赛、团队战绩等方面的表现。

高阶数据的提出和应用时间较久，在过去的几年中成为判断球员表现和价值的重要工具之一。PER作为最常用的高阶指标之一，通过综合考虑球员在比赛中的各项数据，评估其综合实力。另外，高阶数据还可以用于评估球员的巅峰赛季、篮板数据的有效性等方面，并给球迷和媒体提供了更客观的角度。然而，高阶数据在MVP评选中仍然存在一定的局限性，需要综合考虑其他因素。因此，在使用高阶数据进行分析和评估时，需综合考虑各方面因素，以得出更准确的结论。