长篇连载之五｜NBA历史平均数据和历史总数据
上一章，我们盘点了联盟五大数据王，在评价球员历史地位时，最无争议的可能就是各类数据，这玩意儿造不了假，即使是水货，那也是打出来的水货。
今天，根据五大数据王，我们继续聊下面两个篮子——历史平均数据和历史总数据。
NBA历史总数据榜只统计球员在常规赛得到的数据。不包括夏季联赛、季前赛、季后赛附加赛、季后赛和全明星赛的数据。
一个数据如果能够反映一名球员的整个职业生涯，那无疑这个数据就会极具价值。要想在总数据上进入历史排行榜，意味着球员在职业生涯中不但需要高输出，还需要保持健康，有较长的职业生涯，职业生涯越长，总数据就会越高。
有球迷可能会说，不过是多打比赛多积累的小儿科，这有何难？如果让我打个几十年，我的排名也能超过乔丹。话虽然这么说，但维持长久的职业生涯绝非易事，它是一项高难度动作。因为决定你在场上的，既要取决于你的状态，也要取决于有没有球队肯要你。你吹嘘你能在39岁拿下得分王，但却没有球队肯要你，你的数据也只能烂在自己手里。
一名球员如果没有强健的体魄和异于常人的自律，他是很难维持超长职业生涯的。NBA球员从一个依靠父母生活的穷学生进入NBA，一跃成为年薪百万、千万美元的超级富豪，一个穷光蛋，突然抓住了大把的美钞，想不喝酒、不泡吧、不泡妞，依然天天像苦行僧一样，在枯燥乏味的篮球训练场里挥汗如雨地训练，对我们绝大多数人来说，这是一件多么困难和不可想象的事？
一个球员的职业生涯达到18年以上，在高强度对抗的NBA，他们就是妥妥的劳模，起码可以颁发“五一”劳动奖章一枚。
因此，对总数据，我们需要顶礼膜拜，保持一颗敬畏心，它和哪个球员以哪种方式创造出来的无关。
在历史总得分榜单上，取得3万分以上的球员，掰着指头都排不满两只手。现役球员中，詹姆斯得分在今年来到37000分关口，超越卡尔-马龙，跻身历史前二。詹姆斯只要再坚持一个赛季，就能成为历史总得分榜第一人，让我们拭目以待。
现役总得分第二人是甜瓜安东尼，多少有点出乎我们意外，28000分已经是历史前十。对渴望在职业生涯获得一个总冠军的甜瓜来说，他不见得会比巴克利、卡尔-马龙和加里-佩顿幸运多少。如果他的总得分能够达到30000分，未尝不是一件值得欣慰的事。1800多分的分差对以前的甜瓜来说只是砍砍瓜切切菜。只是英雄迟暮，今天要想达成，刀子还需要再磨磨。
在历史总榜单上，最大的赢家是斯托克顿。他以绝对优势保持着助攻和抢断两项历史总数据。
詹姆斯的助攻数在突破10000以后，他也成为历史上唯一一名三项主要数据都达到10000以上的NBA球员。助攻榜单需要超越的下一个人，是魔术师约翰逊，对詹姆斯来说，不会太难。
篮板榜单由中锋霸榜。张伯伦和拉塞尔是唯二篮板突破20000个的球员。我们印象中的老黄牛全在，奥拉朱旺、穆托姆博、贾巴尔、马克-伊顿、邓肯，四大中锋统治榜单。唯一跻身篮板榜单前十的现役球员是魔兽霍华德，第10名，努把力，魔兽还能再往前蹿两个身位。
看到抢断，除了斯托克顿，你还会想到谁？乔丹？加里-佩顿？
抢断需要敏捷的身手，这似乎和中锋不搭边儿。但奥拉朱旺告诉你，如果你在一支球队又当爹又当妈，那你刷出什么数据都是有可能的，和位置没半毛钱关系。奥拉朱旺的抢断排名历史第九。
历史上最恐怖的抢断组织、抢劫球帮派——乔丹+皮蓬组合，一个历史第三，一个历史第七。
既然有历史总数据榜单，那自然就有历史平均数据榜单，不过这个榜单NBA官方并未推出。从数据分析看，我感觉之所以联盟未推出，是感觉这个平均榜单的场次不好界定。有些只参加过三五个赛季的球员在某项数据上拥有着不错的历史平均数。
比如名不见经传的马努特-波尔在盖帽榜单上高居第二，拿下过两届盖帽王，进入联盟的当年就进入二防，堪称暗黑破坏神。
在平均抢断前五榜单上，我估摸着绝大部分00后球迷能够认识的，也就乔丹1人了。
罗德曼的篮板变态吗？职业生涯场均13.1个篮板够牛吧？得！这个数据连历史前十都没能挤进去，排名历史第13。
正常点的，也就场均得分和场均助攻了。
从历史平均数据和历史总数据简单分析，我们很容易发现，防守最强的时期是在80-90年代这段时期，两项主要的破坏数据抢断王、盖帽王，无论是总数据还是平均数据，这个时期的人员都是扎堆的。带来这个因素变化的，主要是HANDCHECK规则的改变。
参照数据王等级，依次确定历史总数据和平均数据等级即可。考虑到历史总数据和历史平均数据具有唯一性，因此论单个价值，他们比每年评比一次的各类数据王要高上不少，各类数据等级参照如下：
历史总得分、历史平均得分 一级数据 ★★★★★
历史总助攻、历史平均助攻 二级数据 ★★★★☆
历史总篮板、历史平均篮板 二级数据 ★★★★☆
历史总盖帽、历史平均盖帽 三级数据 ★★★★
历史总抢断、历史平均抢断 三级数据 ★★★★
历史平均助攻和总助攻的数据等级暂按二级确定，球迷对助攻王等级的投票结果出来以后再作调整。
历史平均数据和历史总数据需要根据球迷投票出来的排列规则决定选取前几名，比较复杂，在确定规则的时候我们还要细说，但应该在8-15名之间，最后一名积1分。
历史总排名对场次的要求极高，不存在场次低数据高的情形，但平均数据却不受总场次的限制，打了几十场比赛，排名比历史级球员还高，这显然是不合理的。在计算时，采用了一个比较蹩脚的隆多法则法，一个球员需打满5个赛季，在5个赛季中每赛季不能少于58场比赛，折合下来，大概在300场比赛不到。如果一名球员职业生涯低于300场常规比赛，将不再被统计。
看到部分球迷的留言，就部分重点问题在这里简单回复：
1.建议五项数据王分为两档，得分王一档，其他一档。
答：分三档更合理。得分王作为最高一档是确定无疑的；篮板王的数据价值显然要高于抢断王和盖帽王。将他们同列为一档，无疑会大大拉低篮板王的地位。在数据库足够用的情况下，篮板王还是与抢断王、盖帽王多分一档比较合适。
有争议的，应该是助攻王。
在此前，我打算将助攻王和篮板王归为一档，因为同属得分王的辅助数据，其含金量不如得分王。但助攻王具有团队属性，也更能代表现代篮球的发展方向，作为几档，还是综合大多数人的意见。
2.东西部冠军、最佳新秀阵容、全明星阵容作为等级数据。
答：目前暂不列入。
NBA在不同时期，东西部实力差距很大。在2000年以后的近15年时间里，西部整体实力远超东部。个别年份东部常规赛第一的胜场不足以进入西部前五。总冠军其实就是杯赛，按杯赛规则计算还是最为合理的。
最佳新秀的评比群体就是刚刚进入联盟的一年级生，范围和实力本身有限。其中最佳新秀目前是四级数据，是等级数据库中最低等级，也即意味着比其低一等级的最佳新秀阵容无法进入等级数据库。
原来，我个人倾向于将全明星阵容纳入等级数据库的。但根据目前大部分球迷反馈的意见看，进入等级数据库的可能性不会太大。
3.季后赛数据是否列入。
答：不列入。季后赛、总决赛无论是球队还是球员，数据波动性过大，不具有参考价值。有价值的季后赛荣誉可以列入。
下一章，是复杂的技术合成统计数据，头皮发麻。
【强文】NBA数据统计，迷人的“冰美人”
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从打印机墨砚下的刻板数字，到现代触屏的滚动数轴，NBA数据统计不断在为球员们做出改变。或许在你眼里，数据只是N个阿拉伯数字的排列几何，但对数据分析师而言，它是篮球形影不离的另一半，它是球员在球场上竞技水平的主要映射。
如何防守詹姆斯？科比为何痴迷录像？林书豪疯狂时为什么被质疑？数据冰冷，却从不撒谎，却准确无误。
史前只统计得分
篮球场上的数据统计，得追溯到上古元年的BAA时代。1896年，世界上第一个篮球组织NBL（全国篮球联赛）成立，不知篮球是何物的观众，在场边好奇地看着场上10名穿紧身短裤的男人，围绕着一个皮球团团转。当时，篮球比赛规则并不完善，更没多少数据统计可言，人们还在好奇：篮球是一项怎样的运动？
1939年前，也只有两项数据在每场比赛后由评论解说员进行统计，分别是每名球员的罚中球数以及他们的投篮命中数。根据这两项统计，球员们能知道各自在球场上取下了多少分数，但也仅此而已。
随后到了1939年的赛季，NBL开始有人用打字机手动纪录每个人的投篮和罚球，教练们因此能够计算出每名球员的投篮命中率以及罚球命中率，对于篮球运动本身，这是一项重大突破。球员们能够根据印在白纸上的几个百分比，得知自己在哪些地方的投篮需要提高，这也有了后来的针对性训练，以及技术的提升。
再往后一年，NBL开始加入犯规这项统计。原因很简单，场上10个人却只有一个球，争抢在所难免，若没有犯规统计，篮球比赛最后有可能会变成球员之间的角斗场。
1946年，BAA（全美篮球协会，NBA前身）突破性地引进了助攻这一概念。助攻的统计如此重要，以至于最后BAA联盟不复存在时，这项数据统计依然保留着，并成为当今篮球运动不可或缺的重要数据。
1949年，BAA收购NBL，并改名为NBA，两个联盟所施行的数据统计也一并沿袭下来，但当时的数据统计仍然有限，所对应的，是球员们古板的篮球技巧和僵硬的球场折返跑。
那段时间，万事草创，NBA一片萧条景象。联盟只有十一支球队，没有专机，没有电视直播，没有球鞋广告，一个赛季打60场比赛，许多球队和冰球队共用球场，场地湿滑，篮筐歪斜，球体不规则，甚至都不圆。大屏幕和大数据自然无从谈起，第一个赛季，没人统计篮板，也没人统计抢断。
1950-51赛季，数据统计产生了一个伟大的变化：篮板球开始计入统计。不过，NBA依然没有电脑，所有统计全靠手写。但至少，雏形已经有了。再往后的一个赛季，联盟开始统计每名球员在场上的比赛时间。
推动者ABA
在那个黑白照片为主流的时代，篮球并不受人欢迎，一开始只是为填补NHL休赛期的场馆使用空白。数据统计也只是零星地被用于球员身上，但整个篮球数据系统的框架，已在大致的数据库里略显雏形。
上世纪50到60年代，NBA球队的数据统计水平也参差不齐。例如，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、犯规数和得分数等相对完备的数据。也有一些非官方的数据统计，如1959年总决赛，虽然官方没有列明，但私下统计却显示，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以上的篮板球，贝勒四场比赛投篮合计出手102次等等。
1959年张伯伦与拉塞尔两大相遇时，根据某媒体当年的现场报道：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，他还是利用下快攻、前场篮板补进、罚球、顺下后接球扣篮拿到30分，全场38分——而这在官方数据单里是找不到的。
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，而且数据都有了周密统计。所以我们知道，总决赛第一场，瑟蒙德得到24分和31篮板，其中投篮20投10中，里克·巴里43投15中得37分、8篮板和7助攻，而对面张伯伦是8投6中得到16分、33篮板和10助攻。
1967年总决赛还有一些细节数据值得玩味。比如第四场，张伯伦得到10分、27篮板和8助攻，而且非官方统计称他还盖了15个帽，另一项非官方统计是：当时巴里59个持球回合，只有11次传球。
60年代的数据统计堪称“乱中求发展”，而当时的NBA联赛，也是一片混乱迹象，毒品、性和假球问题腐蚀着联盟，不同场馆不同球队有着参差不齐的技术统计。但乱中出新，各种各样的数据统计更像是每个球队分析师的智慧结晶。
数据统计的另一个巨大突破来自ABA联盟，这个1967年成立的篮球联盟不仅给现代NBA贡献了4支球队，更是在某种程度上改变了篮球比赛本身的发展。三分球最先在1967年的ABA普及，那时NBA并不接受这一规则，当时的篮球主流打法是篮下的射球，直到1979年，NBA才引进三分球。
ABA还在1972年设定了两项史无前例的数据统计——抢断和盖帽，NBA在随后一年也将这两项技术统计加入官方数据库，并在该年新进了进攻篮板这一项统计。4年后，NBA开始计算每名球员的失误。
ABA的存在，不仅给了NBA一个前所未有的挑战，更难能可贵的是，ABA不断拉动着NBA在数据统计上进行着革命性的发展。三分球加入之后，现代篮球的数据统计也基本成了型。
创新者霍林格
1986-87赛季开始，NBA每场比赛都有了完备的、准确的个人技术统计框，所以在很长一段时间里，记者们在播报新闻时都喜欢这样描述：“自从1986-87赛季有统计以来，这是第N个球员单场打出以下数据……”
换句话说，NBA数据统计，自1951年的略显雏形，1973年的基本完备，到80年代的体系成熟，最后到1986-87赛季开始完成细化。而随着互联网的诞生以及大数据的标新，NBA的数据统计也逐渐进入了现代统计的精密时代。
2012年当耐克运动鞋推出可以跟踪弹跳、跑动距离等数据的篮球鞋后，许多人都开始相信，数据能让你更了解自己。
2003年，迈克尔·刘易斯出版了《Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game》，里面大篇幅讲述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，NBA也推出各大进阶数据网站，开始提供细化数据。例如一个球员完成进攻的方式（跳投、近距离进攻、罚球等）、在场与否对球队的具体影响、关键时刻的表现等。
前ESPN数据专家、现任灰熊副总裁的约翰·霍林格，在过去20年中一直在致力于篮球数据发掘，他首创了PER值——Player Efficiency Rating（球员效率值），来统计一个球员的综合效率。这比起NBA原先推行过的EFF制度——得分+篮板+助攻+盖帽+抢断-犯规-失误——要靠谱得多。
伴随着霍林格在ESPN长期从事专栏写作和篮球数据研究的工作，越来越多的技术分析家开始提供每个球员的投篮细节、传球去向等等。大数据已成为管理界的时尚元素，在这方面，NBA可谓大数据的鼻祖，同时也是大数据的最好践行者。
大数据有大价值
从1980年代起，NBA就开始使用数据管理技术，所有球员得分、篮板、助攻、盖帽、抢断、失误、犯规等一系列场上数据均被统计在列。NBA详实而细致的数据统计，不仅可以提供单个球员的查询工作，还可以对比两名球员，包括两人对位攻防时的表现，例如詹姆斯场均能得28分，杜兰特为27分，但当两人相遇时，杜兰特场均能得到30分，詹姆斯只有24分。
经过近30年的积累和完善，NBA的数据统计和管理更为成熟丰富，还能提供包括场上效率、得分区域等分析。例如2012年席卷联盟的林书豪，在爆发期间一直被专家诟病的一点，就是失误太多。这正是来自强大的数据统计，他的助攻失误比仅为2.0，也就是说每送出两个助攻就要伴随一次失误，而顶级后卫保罗的助攻失误比为4.6，超出林书豪一倍，显然更为出色。
数据统计还发现，詹姆斯在篮筐的左侧运球时，多选择投篮，而当他位于篮筐右侧时，进攻方式则主要为突破上篮。这样的数据统计可以告诉防守者，当詹姆斯位于篮筐左侧时，可以选择紧身贴防他，封住他投篮即可，因为他不会从左侧突破；而当詹姆斯来到篮筐右侧时，则不能贴身紧逼，这样容易被他一步过掉甩在身后，这时好的防守者都会选择远离詹姆斯两步，因为他不会选择跳投，无需留有封盖的选择，空出足够的距离，反而能防备他突破。
这样细致缜密的数据判断，需要先进的技术设备以及专业的分析师来操作，而21世纪的科技将这一切变为可能。人们通过扩大大数据算法、机器学习技术的应用和新视觉呈现方法的设计，来把数据转化为有价值的信息，让教练甚至普通的观众能看得懂，最后帮助优秀的团队获取胜利。
史无前例的进阶统计给了篮球这项运动一个新的定义。根据对联盟各支球队的调查，30支球队中有15支聘请了至少一位球队数据分析师，他们将在比赛日上、选秀大会上和交易决定上提出重要的建议。数据分析对于球队战绩的影响也已体现。在花精力进行数据分析的15支球队里，他们的平均胜率达到59.3%，而没有进行分析工作的球队，则只有40.7%的平均胜率。
数据的科学就在于，也许一次比赛是偶然发挥，但如果把大量的比赛汇总，基本能反应一名球员的全面状况。当然，如此丰富的数据统计，自然需要大量的人力、物力投入。以湖人队为例，他们的首席录像分析师克里斯·博达肯和助手的办公室就位于主帅办公室旁，办公桌上摆有8台数字录像机、5台笔记本电脑和18台刻录机。
两个人要为湖人教练和球员准备一切他们可能需要的录像资料。例如科比，他喜欢看他的防守人的比赛集锦。每场比赛前，录像师都会用搜集好科比对手前几场比赛的资料，做成大约8到12分钟的光盘交给他。科比还不会只要一名球员的录像，凡是有可能防守到的对象，他都会让录像师剪辑一段出来。
“这是比赛计划，”科比说，“上场以后，你得确保对手的每个动作你都见过。每个人都有自己的比赛习惯。”
在NBA的球员里，科比是最迷比赛录像的球员之一。在NBA赛季中，他会随身携带一部便携式DVD，十英寸大的屏幕，在赛前赛后只要有时间，科比就会时不时地盯紧屏幕，看录像贯穿了他的整个比赛准备活动。
而后来弹弓体育公司（Catapult Sport）的GPS技术，更是帮助现役球员在预防伤病的问题上迈出了突破性的一步，其在球员运动过程中纪录流水线式的数据模型，在球员身体开始超负荷运转时就有所反应：球员的姿势变形，弱化的身体部位变得易受伤害，自己开始感受到疲劳等等。当球员体能透支的时候，各种软组织伤病，例如腿筋拉伤、腹部撕裂和腰部痉挛就会频发。
“我们一直在记录各种信息，”现任猛龙队的运动科学负责人麦克奇尼说，“对我来说最有趣的部分，就是识别移动故障的能力。比如我可以量化球员往左或者往右移动的能力，根据他们移动的敏锐性，来判断他们是否有足够的力量往特定方向移动。在一些案例中，会出现一侧占据决定性优势的情况。”
科技的介入，让篮球这项体育运动在更被观众们所熟知的同时，将篮球运动员们的身体机能与篮球技艺拔升到了另一个高度。人们不仅能在赛场上以3D的全新角度观赏NBA，球员们也能通过技术革新来更细致地提升自己的篮球技艺。
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