懂球帝注：本文是系列作品的第二篇，由于比来太懒了，因而间隔上一篇宣告仍然过去三个月了，假若心愿分解足球相干的话题请看第一篇先容的实质：
NBA官方的数据统计网站，上面的数据特别齐备，除了通例的统计数据以表还会有少许进阶数据。以某场角逐为例：
对付一般的喜好者来说这仍然是令人发指的境界了，内部又有许多有心境的东西值得好好发现。
Sports-Reference也是一个特别巨头的体育数据统计网站，篮球数据只是此中的逐一面。内部的数据也特别精细，感受和官方的数据统计半斤八两。
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除了NBA的数据表，Basketball-Reference还相合于NCAA的数据统计，固然统计的精细水平不如NBA的数据，但也有相当多的实质可能深挖。
上面合键少许归纳类的统计网站，假若要合切选秀相干话题的话题有以下网站引荐：
正在选秀方面感受DraftExpress的材料最齐备，除了模仿选秀、球员经纪人、汗青选秀等百般跟选秀相干的消息表，最要紧的是上面有积年选秀的体测数据:
以上是本巫本人日常涌现的少许资源，其余又有知乎上相干题目标谜底总结得也很好，
py-Goldberry是github一个特别着名的收罗NBA相干数据的包，数据泉源即是前面提到的。内部很多半据都可能直接通过这个python包获取，正在这些数据的本原上可能做少许有心境的事变。
这个包是以Kirk Goldsberry大神来定名的。合于Goldsberry大神鄙人面的章节还会有更精细的先容。
从2014年滥觞Kaggle上面每年都市实行对NCAA跋扈三月的角逐结果预测大赛。所在如下：
这个角逐除结束构方操纵的原始数据以表同意到场者操纵本人通过其他途径收罗到的数据。因而可能看到各途喜好者各显法术，只是从本年角逐公然的技巧来看特殊的数据源和解决技巧仍然滥觞平稳，如故期望来岁能有更新鲜的技巧出来和本人能博得更好的结果。其余兴趣的地方又有：
1)、预测的是NCAA季后赛的结果，不过每个赛季唯有63场季后赛的样本，汗青数据太少很难竖立纷乱的模子，通例赛数据虽多但和季后赛不同很大，因而怎样对通例赛数据实行解决使得可能基于解决后的通例赛数据竖立可能预测季后赛的模子口角常要害的；
2)、测试集实正在太幼了！太幼了懂球！！太幼了！！！一个赛季也就63场季后赛，所以结果结果的随机因素如故很大的。一命二运三风水，四积阴功五念书。把模子陶冶好之后如故能排正在前面的，不过能不行拿冠军就看命了。
此表从每年参赛者内部时每每能涌现少许实际中做体育数据说明的牛人。正在2015角逐内部排21名的这位是专业的体育数据说明师，还正在火箭队任职过。
每年的三月份召开，会纠合许多学界和体育界的专业人士，可能投稿，被考中的paper也会正在官网上宣告。由于有业界人士的到场，因而本巫感触内部的paper如故值得一看的，像Patrick Lucey 和Kirk Goldsberry各途大牛都正在上面颁发过作品。
此表核心引荐一下Kirk Goldsberry的事业，群多可能自行搜寻。下面会简易先容有代表性的劳绩：
这篇作品起初竖立了一个随机流程来刻画球员投篮脱手职位的散布，然后对散布矩阵实行阐明获得少许脱手职位的本原形式（下图出自原文，下同）：
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从上面可能彰彰看出来篮下强攻，中投，三分等脱手职位的区别。此表作品内部临比说明的两个球员是：
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要晓得这篇作品大致成稿于2014年1月，连系即将到来的总决赛抢七大战，颇有一种预言成真的宿命感。
不少事业是基于对某一类事务（投篮、篮板……）的统计角度的，没有探讨事务之间的序列相干，只是也有事业是基于事务序列的，斗劲经典是这一篇：
内部合键接头了球正在运行流程中影响球员传球/投篮采选的成分，搜罗球员的职位等。下图就显示了正在图中站位景况下呆呆错误邓肯百般不妨采选的不妨性预测（蓝线是传球、黑线是投篮，越粗不妨性越大）。我感触作家肯定是个老司机，呆呆、我科、萨克雷、慈世平懂球、皇阿玛全正在内部，俨然NBA吐槽圈的半壁山河。
不妨是由于篮球正在美国比足球要火，因而感受一般球迷能接触到的跟篮球相干的数据说明资源比足球要多，当然也有不妨响应的只是民间喜好者的热衷水平，真相NBA各大俱笑部和欧洲五大联赛俱笑部也不会简单把数据和说明劳绩简单流出。
下周即是NBA的选秀了，选秀结果出来之后本巫会用少许本原的技巧来对各新秀新秀赛季的呈现做一个预测（心愿结果不要被打脸），敬请期望。手把手教你成为数据流懂球帝［篮球篇］