[82games]谁是最会
Rebound stats don't tell the whole story
By Roland Beech
Special to NBCSports.comPosted: Oct.27, 2006, 5:56 pm EDT
近年来篮球数据分析的一大进步在于——更多的分析隐藏在数据栏背后的球员的价值。当然,我们仍然可以沿用传统的数据来衡量一场比赛,但是在今天,这才是到达结论的“万里长征的第一步”。
这里有很多区别——一掌把对方的上篮远远地扇出边界当然可以赢得观众的欢呼雀跃,但是显然不如把球稳稳地盖掉,并拿在自己人手里来的划算。
得分也是一样——在无人防守的篮下接到妙传,然后大力灌筐与在双人包夹中辗转腾挪,并在24秒时出手命中的难度显然不在一个级别上。
如何给予扮演不同角色的球员(如:无私的传球者和积极的协防球员)以合理的评价,已经成为NBA数据分析所面临的更为棘手的问题。
以下几个关键的问题同样值得推敲:MVP同学对太阳的崛起有着多少帮助?无球的鲨鱼在进攻端贡献有多少?罗德曼的前场篮板能力在何种程度上提升了帮主和其他队友的攻击力?
如果你也认为不同的球员担负的得分的责任有所区别,那么你自然可以得到一个结论,那就是:并非所有的投失的球的价值都相同。最简单的证据就是不同的球队在投丢球后抢前场篮板的效率不同。
所有的球员都会投失那么几个球,伟大的球员也不例外。但是区别在于:有些球员热衷于积极拼抢自己的前场篮板;有些球员则更愿意快速回防;或者有些只是纯粹的外线投手,根本没有机会得到落入内线肌肉群中的那些篮板球。
因此关注一下球员从自己投失的球获得前场篮板的几率和他所在的整只球队得到他投失的球的前场篮板的几率,也许可以提供一些有用的帮助。
以下数据的来源是05-06赛季常规赛数据,至少投失350球的球员
| Player | Team | OwnReb | Misses | Own% | Team% |
| Pachulia | ATL | 94 | 374 | 25.1% | 41.7% |
| Ilgauskas | CLE | 83 | 439 | 18.9% | 33.7% |
| Howard | ORL | 69 | 413 | 16.7% | 37.5% |
| Howard | DAL | 59 | 393 | 15.0% | 44.3% |
| Randolph | POR | 83 | 693 | 12.0% | 35.1% |
| Marion | PHO | 78 | 649 | 12.0% | 28.5% |
| Duncan | SAS | 73 | 611 | 11.9% | 33.1% |
| West | NOK | 59 | 506 | 11.7% | 33.4% |
| Diaw | PHO | 45 | 404 | 11.1% | 26.7% |
| J.Smith | ATL | 48 | 445 | 10.8% | 34.8% |
| Kirilenko | UTA | 42 | 394 | 10.7% | 37.3% |
| Harpring | UTA | 37 | 356 | 10.4% | 33.7% |
| Ming | HOU | 43 | 433 | 9.9% | 26.3% |
| Webber | PHI | 78 | 805 | 9.7% | 30.6% |
| Gasol | MEM | 56 | 594 | 9.4% | 32.2% |
| Carter | NJN | 81 | 865 | 9.4% | 31.0% |
可以预见的是,在这一名单的底部更多的是一些小个子的外线攻击者
| Player | Team | OwnReb | Misses | Own% | Team% |
| Iverson | PHI | 19 | 1007 | 1.9% | 27.3% |
| Cassell | LAC | 12 | 619 | 1.9% | 24.2% |
| Boykins | DEN | 7 | 389 | 1.8% | 29.6% |
| Terry | DAL | 10 | 583 | 1.7% | 34.8% |
| Nash | PHO | 9 | 515 | 1.7% | 22.9% |
| Korver | PHI | 7 | 434 | 1.6% | 24.0% |
| Hinrich | CHI | 8 | 627 | 1.3% | 29.2% |
| House | PHO | 5 | 438 | 1.1% | 18.0% |
| Telfair | POR | 3 | 350 | 0.9% | 27.1% |
| Bibby | SAC | 6 | 785 | 0.8% | 28.2% |
| Bell | PHO | 2 | 505 | 0.4% | 23.2% |
更重要的衡量方式是球队的进攻篮板比率,前几名如下:
| Player | Team | OwnReb | Misses | Own% | Team% |
| Howard | DAL | 59 | 393 | 15.0% | 44.3% |
| Pachulia | ATL | 94 | 374 | 25.1% | 41.7% |
| Howard | ORL | 69 | 413 | 16.7% | 37.5% |
| Kirilenko | UTA | 42 | 394 | 10.7% | 37.3% |
| Okur | UTA | 48 | 609 | 7.9% | 37.1% |
| Prince | DET | 28 | 544 | 5.1% | 36.6% |
| Stevenson | ORL | 22 | 422 | 5.2% | 36.5% |
| Ridnour | SEA | 19 | 465 | 4.1% | 36.3% |
| Turkoglu | ORL | 17 | 479 | 3.5% | 35.5% |
| Marbury | NYK | 9 | 425 | 2.1% | 35.5% |
| Johnson | ATL | 56 | 763 | 7.3% | 35.4% |
| Randolph | POR | 83 | 693 | 12.0% | 35.1% |
| Artest | SAC | 22 | 389 | 5.7% | 35.0% |
| J.Smith | ATL | 48 | 445 | 10.8% | 34.8% |
| Terry | DAL | 10 | 583 | 1.7% | 34.8% |
相反,菲尼克斯太阳的战术则是选择了放弃前场篮板积极回防,在这张表的末端有4名太阳的球员。
| Player | Team | OwnReb | Misses | Own% | Team% |
| Diaw | PHO | 45 | 404 | 11.1% | 26.7% |
| Ming | HOU | 43 | 433 | 9.9% | 26.3% |
| Garnett | MIN | 46 | 565 | 8.1% | 26.0% |
| Krstic | NJN | 32 | 433 | 7.4% | 25.9% |
| O'Neal | IND | 19 | 425 | 4.5% | 25.9% |
| Bosh | TOR | 36 | 538 | 6.7% | 25.3% |
| Kidd | NJN | 22 | 540 | 4.1% | 24.8% |
| Cassell | LAC | 12 | 619 | 1.9% | 24.2% |
| Korver | PHI | 7 | 434 | 1.6% | 24.0% |
| Bell | PHO | 2 | 505 | 0.4% | 23.2% |
| Nash | PHO | 9 | 515 | 1.7% | 22.9% |
| House | PHO | 5 | 438 | 1.1% | 18.0% |
至于关于某些球员可以吸引防守并制造空位的争论,看起来在这些数据上有着年复一年的某种相关性,但是最终影响最大的是投篮球员的投射方式:更为靠近篮筐的投射,即使不进也比外线的跳投更容易回到进攻方的手中。这是教练在场边大吼:“给我离篮筐近一点”的又一个原因。
Roland Beech is the founder of 82games.com and is a regular NBA contributor to NBCSports.com.



