[閒聊] NBA從業人員最喜歡的公開進階數據 - DPM
看板Celtics (波士頓 塞爾提克)作者driftcreator (北美漂流中)時間2年前 (2021/09/22 09:04)推噓43(43推 0噓 94→)留言137則, 8人參與討論串1/2 (看更多)
文章撰寫者: Bryan Kalbrosky - HoopsHype
https://tinyurl.com/48fmnh2u
這可能是今年休賽季之中最具價值的統計文,差點忘記分享
HoopsHype蒐集到29名NBA相關從業人員的意見,至少15支球隊以上的成員有給出看法
前情提要
1) 大多數球隊使用的評估球員系統是自行開發的客製版,屬於商業機密
2) 有些人拒絕參與統計,並認為這類all-in-1的進階數據都是有缺陷的
某東區POBO: 這些數據很糟,所以我們從來不參考喔
3) 有些人認為all-in-1的進階數據在進化,但並不是數據分析的未來
某西區制服組: 下個層級的數據分析會跳脫當前主流的ridge regression
將更著重於球員是否有將屬於他份內的工作做對做好
(我個人抱持相同的看法)
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1) DPM https://apanalytics.shinyapps.io/DARKO/
・特性:預測型正負值
・不同於其他基於既有資料的數據,DPM透過機器學習去預測球員的表現
・賽季中每日更新,系統每天都會從NBA官網、BR跟PBPStats扒資料
・為公開數據之中,預測球員表現最為精準的指標
・8人認為首選/10人視為有效指標/1人不視為有效指標
--
2) EPM https://dunksandthrees.com/epm
・特性:初階數據、動態數據混合正負值
・新數據,2020年由前爵士分析師Taylor Snarr開發
・被ESPN RPM共同創造人Steve Ilardi視為是青出於藍的黃金數據
・6人認為首選/11人視為有效指標/1人不視為有效指標
--
3) LEBRON https://www.bball-index.com/lebron-database/
・特性:初階數據混合正負值
・聲稱唯一有將角色定位、穩定性與幸運值混入權重的進階數據
・將於下一代混入動態數據
・4人認為首選/14人視為有效指標/2人不視為有效指標
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4) Raptor https://projects.fivethirtyeight.com/2020-nba-player-ratings/
・特性:初階數據、動態數據混合模擬正負值
・被視為穩健的數據
・研究指出在小樣本或是陣容大幅改動的情況下,不是一個可靠的預測表現工具
・6人認為首選/8人視為有效指標/7人不視為有效指標
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5) 5年期RAPM 進階數據中的巨人肩膀
6) BPM (Basketball-Reference) 推特上常看到的TPA圖,就是BPM * 上場時間
7) RPM (ESPN) 業界默認已經沒用了,同公司的Kevin Pelton都不屑用
而排名更落後的WPA、WS/48、PIE、PER等,已經可以不用再拿出來了
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 99.240.162.168 (加拿大)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Celtics/M.1632272660.A.948.html
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