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就发两张图，慢慢体会！
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这个胖子有丶东西的啊
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就发两张图，慢慢体会！
这个图不够直观，给你上个赛季累计的TPA排名：
077排在全联盟21位
杨累计-69.99，排在600多名
当然，这只是一项数据
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当然，这只是一项数据
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仅就数据而言, NBAmath自创的TPA数据真的不用太当真, 就是以BPM为基础简单的叠加, 和直接看BPM也差不了多少, 数据的处理十分粗糙, 最适合用来挑口水
倒是NBAmath这个山寨数据网站很会自我营销, 搞的自己多么权威似的, 把这种TPA图发的到处都是, 倒还吸引力很多不明真相的人
倒是NBAmath这个山寨数据网站很会自我营销, 搞的自己多么权威似的, 把这种TPA图发的到处都是, 倒还吸引力很多不明真相的人
话说, 你们见过哪个专业的数据网站上还顺带开商城卖T恤的?
仅就数据而言, NBAmath自创的TPA数据真的不用太当真, 就是以BPM为基础简单的叠加, 和直接看BPM也差不了多少, 数据的处理十分粗糙, 最适合用来挑口水
倒是NBAmath这个山寨数据网站很会自我营销, 搞的自己多么权威似的, 把这种TPA图发的到处都是, 倒还吸引力很多不明真相的人
倒是NBAmath这个山寨数据网站很会自我营销, 搞的自己多么权威似的, 把这种TPA图发的到处都是, 倒还吸引力很多不明真相的人
话说, 你们见过哪个专业的数据网站上还顺带开商城卖T恤的?
引用 @MFFL77 发表的:
只看此人
数据只是个参考嘛，但是几乎所有数据都指向一个方向时，我觉得还是能说明一些问题的，另外我想请教下你说tpa不用当真以bpm为基础，那么bpm和rpm可以当真吗
数据只是个参考嘛，但是几乎所有数据都指向一个方向时，我觉得还是能说明一些问题的，另外我想请教下你说tpa不用当真以bpm为基础，那么bpm和rpm可以当真吗
其实, 可以说任何数据都是参考, 但参考价值总是有大小区别的, 想知道一项数据的参考价值大小, 一定要从数据的统计方式或是算法入手
关于BPM的算法, 其实BBR上说的很清楚, 只是很多人不知道看(https://www.basketball-reference.com/about/bpm.html)
简单说, BPM和OBPM就是基础数据通过多项式的简单叠加出来的, 至于DBPM更扯, 直接是用BPM - OBPM做差来的, 不是说防守不好用数据论证嘛, 人家不费那个劲, 直接做差了事, 绝了吧!
严格来说, BPM中的OBPM还是有些价值的, 毕竟多项式叠加时的系数是通过一定量数据反推和部分数据权重对比出来的, 有人为因素, 但不至于太离谱......最不能看的就是DBPM了, 理由就不用我说了吧, 其实有兴趣的也可以自己去比较球员DBPM, 会发现不少哭笑不得的情形
至于RPM, 没有公布完整的算法, 但其实也都知道七七八八了, 只是一些参数不得而知, 同时计算量十分夸张, 几乎没有人会去反推验证, 之前篮球场有大神长文论证过一小部分(帖子暂时打不开, 记得当时他评价自己的论证只相当于所有计算内容的5~10%, 但是计算量已经十分庞大了)
从现阶段已知的RPM的规则来看(不是全部算法, 所以用"规则"代替), 可以说RPM的参考价值是明显在BPM之上的, 但应该注意的是, RPM衡量的是球员在场上对球队的影响("RPM: Player's estimated on-court impact on team performance"), 是一项动态数据, 不要简单粗暴的和球员个人能力等同, 因为就算一名球员缺席了几场比赛, 他的RPM数值也可能因为队友的发挥而发生变化, 而这种变化, 和球员个人能力是没有任何关系的
其实, BPM和RPM可以看做是综合性数据的两个方向:
BPM代表的一类数据, 普遍是球员个人数据的叠加, 和球队表现无关(或者仅有很小关系), 这类数据的典型代表还有per, 算法比较直观, 出现的时间也通常比较早, 最大问题就是个人数据对场上表现的反应过于片面, 多数已经渐渐被人抛弃
RPM代表的一类数据, 是从球员对球队的作用出发, 抛弃个人数据(或者仅涉及很少), 这类数据出现较晚, 现在还偏少, 典型代表就是RPM(有些人喜欢去看攻防效率和净效率的on-off做差, 本质上也是一样的), 这类数据一个问题就是和队友表现关系密切, 我上面球员缺席数据变化的例子说的也是这个问题
关于BPM的算法, 其实BBR上说的很清楚, 只是很多人不知道看(https://www.basketball-reference.com/about/bpm.html)
简单说, BPM和OBPM就是基础数据通过多项式的简单叠加出来的, 至于DBPM更扯, 直接是用BPM - OBPM做差来的, 不是说防守不好用数据论证嘛, 人家不费那个劲, 直接做差了事, 绝了吧!
严格来说, BPM中的OBPM还是有些价值的, 毕竟多项式叠加时的系数是通过一定量数据反推和部分数据权重对比出来的, 有人为因素, 但不至于太离谱......最不能看的就是DBPM了, 理由就不用我说了吧, 其实有兴趣的也可以自己去比较球员DBPM, 会发现不少哭笑不得的情形
至于RPM, 没有公布完整的算法, 但其实也都知道七七八八了, 只是一些参数不得而知, 同时计算量十分夸张, 几乎没有人会去反推验证, 之前篮球场有大神长文论证过一小部分(帖子暂时打不开, 记得当时他评价自己的论证只相当于所有计算内容的5~10%, 但是计算量已经十分庞大了)
从现阶段已知的RPM的规则来看(不是全部算法, 所以用"规则"代替), 可以说RPM的参考价值是明显在BPM之上的, 但应该注意的是, RPM衡量的是球员在场上对球队的影响("RPM: Player's estimated on-court impact on team performance"), 是一项动态数据, 不要简单粗暴的和球员个人能力等同, 因为就算一名球员缺席了几场比赛, 他的RPM数值也可能因为队友的发挥而发生变化, 而这种变化, 和球员个人能力是没有任何关系的
其实, BPM和RPM可以看做是综合性数据的两个方向:
BPM代表的一类数据, 普遍是球员个人数据的叠加, 和球队表现无关(或者仅有很小关系), 这类数据的典型代表还有per, 算法比较直观, 出现的时间也通常比较早, 最大问题就是个人数据对场上表现的反应过于片面, 多数已经渐渐被人抛弃
RPM代表的一类数据, 是从球员对球队的作用出发, 抛弃个人数据(或者仅涉及很少), 这类数据出现较晚, 现在还偏少, 典型代表就是RPM(有些人喜欢去看攻防效率和净效率的on-off做差, 本质上也是一样的), 这类数据一个问题就是和队友表现关系密切, 我上面球员缺席数据变化的例子说的也是这个问题
其实, 可以说任何数据都是参考, 但参考价值总是有大小区别的, 想知道一项数据的参考价值大小, 一定要从数据的统计方式或是算法入手
关于BPM的算法, 其实BBR上说的很清楚, 只是很多人不知道看(https://www.basketball-reference.com/about/bpm.html)
简单说, BPM和OBPM就是基础数据通过多项式的简单叠加出来的, 至于DBPM更扯, 直接是用BPM - OBPM做差来的, 不是说防守不好用数据论证嘛, 人家不费那个劲, 直接做差了事, 绝了吧!
严格来说, BPM中的OBPM还是有些价值的, 毕竟多项式叠加时的系数是通过一定量数据反推和部分数据权重对比出来的, 有人为因素, 但不至于太离谱......最不能看的就是DBPM了, 理由就不用我说了吧, 其实有兴趣的也可以自己去比较球员DBPM, 会发现不少哭笑不得的情形
至于RPM, 没有公布完整的算法, 但其实也都知道七七八八了, 只是一些参数不得而知, 同时计算量十分夸张, 几乎没有人会去反推验证, 之前篮球场有大神长文论证过一小部分(帖子暂时打不开, 记得当时他评价自己的论证只相当于所有计算内容的5~10%, 但是计算量已经十分庞大了)
从现阶段已知的RPM的规则来看(不是全部算法, 所以用"规则"代替), 可以说RPM的参考价值是明显在BPM之上的, 但应该注意的是, RPM衡量的是球员在场上对球队的影响("RPM: Player's estimated on-court impact on team performance"), 是一项动态数据, 不要简单粗暴的和球员个人能力等同, 因为就算一名球员缺席了几场比赛, 他的RPM数值也可能因为队友的发挥而发生变化, 而这种变化, 和球员个人能力是没有任何关系的
其实, BPM和RPM可以看做是综合性数据的两个方向:
BPM代表的一类数据, 普遍是球员个人数据的叠加, 和球队表现无关(或者仅有很小关系), 这类数据的典型代表还有per, 算法比较直观, 出现的时间也通常比较早, 最大问题就是个人数据对场上表现的反应过于片面, 多数已经渐渐被人抛弃
RPM代表的一类数据, 是从球员对球队的作用出发, 抛弃个人数据(或者仅涉及很少), 这类数据出现较晚, 现在还偏少, 典型代表就是RPM(有些人喜欢去看攻防效率和净效率的on-off做差, 本质上也是一样的), 这类数据一个问题就是和队友表现关系密切, 我上面球员缺席数据变化的例子说的也是这个问题
关于BPM的算法, 其实BBR上说的很清楚, 只是很多人不知道看(https://www.basketball-reference.com/about/bpm.html)
简单说, BPM和OBPM就是基础数据通过多项式的简单叠加出来的, 至于DBPM更扯, 直接是用BPM - OBPM做差来的, 不是说防守不好用数据论证嘛, 人家不费那个劲, 直接做差了事, 绝了吧!
严格来说, BPM中的OBPM还是有些价值的, 毕竟多项式叠加时的系数是通过一定量数据反推和部分数据权重对比出来的, 有人为因素, 但不至于太离谱......最不能看的就是DBPM了, 理由就不用我说了吧, 其实有兴趣的也可以自己去比较球员DBPM, 会发现不少哭笑不得的情形
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其实, BPM和RPM可以看做是综合性数据的两个方向:
BPM代表的一类数据, 普遍是球员个人数据的叠加, 和球队表现无关(或者仅有很小关系), 这类数据的典型代表还有per, 算法比较直观, 出现的时间也通常比较早, 最大问题就是个人数据对场上表现的反应过于片面, 多数已经渐渐被人抛弃
RPM代表的一类数据, 是从球员对球队的作用出发, 抛弃个人数据(或者仅涉及很少), 这类数据出现较晚, 现在还偏少, 典型代表就是RPM(有些人喜欢去看攻防效率和净效率的on-off做差, 本质上也是一样的), 这类数据一个问题就是和队友表现关系密切, 我上面球员缺席数据变化的例子说的也是这个问题
Re：仅新秀赛季而言，杨 不是 库里，东契奇 也不是 埃文斯；附四人详细数据比较
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