写这篇文章时，我考虑过是否需要提供一些思路和方法，说明我们具体如何预判结果，毕竟成功率已经超过六成，不过我认为推广数据分析是数据工作者分内的工作，我们投身数据领域多年，目标就是提升社会对数据分析的认知，从而让整个行业得到发展。

那么无需多言，概括几点看法，也是系统必须涵盖的推算范畴和要素，以篮球联赛为例，供各位借鉴，若有欠妥，敬请指正！

进攻效率与防守效率

一、团队情况：

团队状况主要由攻防表现，进攻四大关键指标，比赛节奏调整，以及赛事难度构成

进攻效率与防守效率：

核心数据：每百场得分情况以及每百场失分状况，排除了比赛快慢的干扰，堪称评估队伍攻守能力的标杆依据。

透彻研究：不能只关注赛季整体数据，还得考察最近情况，比如最近十五场比赛建立的效率记录。某个队伍在开赛阶段成绩平平，但近期攻守两端效率显著增强，或许会被市场低估。

这是NBA数据分析中经典的框架，将进攻和防守进一步拆解：

进攻关键指标包括：精准得分能力、失误控制程度、后场篮板把握力、吸引犯规技巧。通过考察对手哪个方面存在短板，比如某个队伍防守效率不高，就能预判其易受攻击的环节，并制定相应策略。

防守四要素： 同理，是防守端的对应四项。

节奏：

重要参考数据：单位48分钟内的对局次数。比赛进展速度决定了整场对抗的总交锋数，直接关系到最终积分的多少。当快速推进的队伍，例如步行者，遇上缓慢进行的队伍，比如尼克斯，双方在比赛步调上的较量变得非常关键。

赛程强度：

队伍以往的竞争对象，是以实力强劲的居多，还是以实力较弱的为主？这一点，关乎其比赛成绩和基础信息的真实程度。为了精确分析，系统必须能够判断比赛难度的变化，并且据此进行修正。

数据优先

二、数据优先

当下许多人进行数据预测时，常参考过去的经验做法，因此整合数据显得尤为关键，例如进行一对一的精准匹配，分析防守成效，这些都不只是简单记录数据，单纯记录的数据往往包含较多干扰因素，会对预测结果造成干扰（如有疑问可留言交流！）

在建立模型的过程中，应当把预测性数据放在首位，例如效率数值和最近的发展走向，而不是单纯依赖结果性数据，比如直接的输赢记录。

调整权重时，应优先考虑球员的当前表现和近期发挥情况，具体可以参考他最近十到二十场比赛的数据，而不是依据整个赛季的平均数据来评估。

设计一套评估“外部条件”的计分机制，比如背靠背客场挑战减去两分，为季后赛全力以赴增加三分，然后把这个计分标准当作分析工具的一个指标。

不断更新：职业篮球联赛是一个持续演变的组织，其战术运用和运动员表现经常变动。该系统必须反复利用最新信息进行核实和修正。

三、关键因素

队伍由队员构成，明星球员的显著影响和重要交锋常常是偏离常规分析的变数。

球员可用性：

这是关键考量之一！ 需要核实关键球员能否上场，比如他们是否受伤，或者是否轮换休息，这是进行判断的基础。如果缺少一名顶尖的运动员，特别是那些既能进攻又能防守的选手，那么队伍的整体水平会受到非常显著的影响。

需要获取信息：球员的详细受伤情况说明、机构发布的正式声明、同行随行人员的消息。

个人高级数据指标：

Plus-Minus (PIPM)和Plus-Minus (EPM)是当前最顶尖的整体评价体系，能够比较精确地评估一个运动员在对抗中所发挥的整体作用，涵盖攻守两端的表现

使用程度：队员在比赛过程中完成得分动作的比例。能够明确指出队伍中主要的得分发起者和完成者。

对位优势：

这是战术核心。数据分析需要模拟关键对位。

那支队伍的主力中锋防守时的移动迟缓，另一支队伍则精于利用掩护配合，并且他们有得分能力极强的后卫球员。这种对阵情况，很可能会成为决定比赛结果的关键因素。

如何评估：可以查阅双方球员过往交手记录，或者借助监测信息（数据），研究在某个特定防守者实施防守的情况下，进攻者投篮准确率的波动情况。

轮换模式与阵容数据：

教练的习惯是什么？主要轮换阵容是哪5个人？

核心数据：各种阵容搭配的净胜分情况。部分替补阵型或许会显得漏洞百出，而某些特定配置例如“五小阵型”却可能极具攻击力。因此明确各队主力阵型的实际发挥非常关键。

关键因素

实际上，以篮球联赛为例，整体上存在一个大的背景，但除去那些条件，你无法让一个实力较弱的队伍直接击败一个实力强大的队伍，从而直接赢得总冠军，你也无法让一个实力强大的队伍一直压倒一个实力较弱的队伍，我们在寻找数据模式的时候，也在某种程度上是在洞察人的本性以及规律。

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