大数据在NBA联赛中的应用研究

赵益鑫

研究机构 GARTNER认为：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的流量、高增长率和多样化的信息资产，大数据通常用来形容大型的非结构化和半结构化数据。大数据有数据体量巨大、数据多样化、数据处理速度快和价值密度低特点[1]。大数据开启了一次重大的时代转型，它把一切“量化”，利用其优势影响了商业和企业的发展，引起了生活、工作与思维的大变革。大数据时代处理全体数据不再是随机样本，在追求数据精确性的同时，也将数据的混杂性考虑进去，从而得出不一样的结果，数据与数据之间不再变得是因果关系，而是相关关系，大数据已经影响了社会的各行各业，推动了社会的进步和发展[2]。

近几年，大数据越来越得到体育赛事领域的亲睐，它给职业体育赛事带来了革命性的变化，球队通过大数据的分析，能够精确地掌握对手的技战术打法，提高自身训练质量，规避球员伤病，弥补自身的弱点，从而在赛事上击败对手。美国男子篮球职业联盟(以下简称NBA)运用大数据技术建立多样化的数据模型，将赛场产生的海量数据进行分析，为提高球队竞技能力、精确评价球员价值和更好地为球迷服务做出了巨大贡献。大数据的强大分析和预测能力对NBA经营策略，发展方向和比赛方式都产生了较大的影响。本文基于大数据背景，对NBA从传统联盟向数字化联盟转变进行了研究，并分析了大数据对NBA联赛的影响，揭示了NBA运用大数据技术的先进理念和最新成果，从而为我国篮球联赛数据分析和处理工作提供借鉴。

1 NBA从传统联盟向数字化联盟转变

1995—1996赛季，NBA的年收入达到31亿美元，而到了2016—2017赛季，整个联盟年收入已经达到约80亿美元。借助大数据技术优势，NBA联赛已经发生了翻天覆地的变化，现代大数据科技正在重塑着NBA联赛，对NBA联赛的传播渠道，经营策略和比赛风格产生了重大的影响，NBA联赛也在朝着数字化联盟方向发展。

1.1 重塑传播渠道

NBA联赛之所以取得如此成功，电视转播功不可没。NBA前任总裁斯特恩借助电视转播媒体优势，成功地将NBA比赛送到千家万户，积累了大量的客户，NBA联盟商业价值不断攀升，影响力推向世界。在日新月异的现代社会，传统的传播渠道和方式已经无法满足球迷的多元化需求，借助现代科技手段实现NBA联盟的再次飞跃迫在眉睫。在NBA第二位总裁萧华时代，其更加重视互联网传播渠道以及数据科技的运用，工作重心也逐渐转向新媒体。2014年，NBA联盟与ESPN、TNT和ABC等电视转播公司签订9年240亿美元转播合同[3]。与以往斯特恩时代签订的电视转播合同不同，萧华签订的电视转播合同更加数字化，其中包括网络直播、数字商品对外授权等内容。NBA联盟借助现代科技手段，转向互联网传播渠道，这是一次质的改变，迎合了已有客户更加多元化的需求。移动互联网技术的成熟运用保证了网络传播的有效性和便捷性，使更多的球迷通过互联网接触NBA。同时，传播渠道转变为联盟打开新的业绩增长空间，NBA通过互联网推出更多的观赛服务以及娱乐项目，帮助球迷更及时、更近距离地接触球星，各种数据资讯服务也得以推出，联盟获得更多的收入。

1.2 加强与外部合作，改变经营方式

随着联盟的发展和技术手段的升级，经过几十年的发展和积累，NBA联盟数据库中记录的数据种类越来越多，相关数据记录越来越准确，已经建立起庞大的数据库。但是，传统的海量数据虽然丰富，但是数据之间关系复杂，对经营管理的指导意义有限，并且很难直接推送给球迷，海量数据仍然停留在表面上。近年来，NBA联盟与Stats公司合作，引进大数据SportVu球员追踪系统，记录并追踪篮球和球员的运动。这一系统将提供持续的数据流和创新的统计数据，包括速度、距离、球员之间间隔以及控球情况等，从而实现目标性更强的分析。同时，NBA联盟与SAP合作推出HANA平台，一方面将复杂的海量数据重新组织，创新数据呈现方式，增强数据与球迷的交互性，自1947—1948赛季以来的NBA共计超过4 500万亿个数据段全都可以在NBA官网上用一种直观、简便的方式检索得到；另一方面针对基础数据进行分析，构建新指标，以此衡量球员和球队的表现。

1.3 小球比赛风格突出

近些年来，越来越多的NBA球队引进大数据技术，对比赛数据和球员能力进行科学地分析，NBA比赛节奏和攻防转换也随之越来越快，传球、跑位、挡拆、空切非常频繁，比赛风格越来越向“小球”时代发展。小球代表比赛节奏快，攻防转换快，外线投射多，球员的技术越来越全面，回合数越来越多，更具有观赏性。2012—2013赛季，两次夺冠的热火，以及近三年来两次夺冠的勇士都是小球的代表。小球最明显的特征就是三分球出手次数和命中次数越来越多。自1979—1980赛季开始，NBA联赛开始设置三分线，此后，NBA球队使用三分球的频率越来越高，1980—1981赛季，NBA球队三分球出手比重只占2.3%，到了2015—2016赛季，NBA球队三分球出手比重已经提高到28.5%，几乎提升了12倍。进入21世纪，NBA球队各个赛季三分命中数第一球队三分球使用频率也逐年提高，并且提高幅度有明显扩大趋势。

表1 NBA三分球出手及命中情况统计

注：数据来源-NBA官网(2011-2012赛季是NBA缩水赛季，少打了16场比赛)

2 大数据对NBA联赛的影响

NBA联盟现采用SportVU大数据分析系统，该系统由6个联通计算机的摄像头组成，每秒可以抓取25幅图片，它能够追踪赛场上所有球员进行的投篮，传球，触球，掩护和跑动距离等相关篮球技术动作，经过复杂的计算公式，在90s内通过数据形式生成比赛报告。SportVU系统于2005年以色列科学家麦基—塔米尔发明，起初用于导弹追踪和高端光学识别，该技术在以色列足球比赛中追踪赛场球员运动轨迹的成功，为它日后进入NBA球队奠定了基础。

2.1 提高球队赛事竞技水平

近年来，“小球”打法盛行，篮球技战术越来越丰富。NBA球队基于大数据对抢篮板球策略变化和球员技术特点数据分析结果，有效地帮助球队打造科学地场上阵容，做出高效的技战术选择和应用，从而提高竞技水平。

2.1.1 高效抢夺篮板球 在篮球比赛中，篮板球是获得球权的重要手段，是球员个人实力和全队实力的体现，也是比赛胜负的关键。利用大数据分析方法，将球员的篮板球统计数和其所处位置建立模型，更加科学地衡量球员争抢篮板球的能力，并给出不同位置球员不同的争抢策略。南加州大学(USC)的两位教授Rajiv Maheswaran和Yu-Han Chang通过对大数据的分析，印证了抢夺篮板球成功率与球员所处位置紧密相关，并得出结论：在篮球比赛中，投篮地点和拿下前场篮板的几率存在着一个固定的关系：球员每远离篮板一英尺，拿下前场篮板的几率就会降低1%，但到三分线时，几率又突然变大；此外，90%投丢的球都可以在距离篮板11英尺的范围内拿下[4]。

2.1.2 掌握球员技术特点 在球场上，每个球员都有着鲜明的技术特点，利用过往经验和现代数据分析能够更好地掌握球员技术特点，针对不同的球员技术特点，制定相应的防守和进攻策略，在球场上掌握比赛主动权，从而更大概率地赢得比赛。通过大数据的统计和分析，能够得到球员的运球特点、进攻习惯和投篮位置等量化数据，根据球员这些习惯，防守者可以进行针对性的防守。通过大数据分析发现，勒布朗·詹姆斯是一名右手将，他在篮筐左侧时，多数情况下，会选择投篮，当他在篮筐右侧时，更喜欢持球突破上篮。这样的数据统计给防守者一定的启示，当勒布朗·詹姆斯在篮筐左侧运球时，采用贴身防守，他左手突破能力能限，封住投篮角度即可；当勒布朗·詹姆斯在篮筐右侧时，要给他两步，防止他突破上篮，因为他在这个位置投篮的机率不高，只有小概率的进行跳投[5]。

2.2 预防伤病、降低损伤

随着科学技术的进步，大数据对医疗行业发展起着促进作用，健康医疗领域进入“大数据”时代。NBA医疗团队利用大数据提供的医疗数据分析，实现智能化可视化分析，为球员在临床诊断、基因测序、药品研发、治疗方案选型、远程诊断与监控等方面改善健康，预测疾病提供数据依据，帮助医疗团队找到某类疾病更好的治疗方案，为球员减少治疗痛苦并节省诊断成本，同时还能提高治愈率。NBA勇士队球员在训练时，配戴移动传感设备，采用Catapult Sports微型监测器追踪训练时的运动情况，以实时记录球员身体的基本状况。球员身着抗压衣监测膝盖和脚踝的承压情况，并且穿上Athos智能服装收集球员呼吸、肌肉活动信息。所有球员的身体状况都将以数据形式呈现在球队面前，以便更好地监测球员身体状况。医疗团队将每名球员的数据进行汇总分析，在监测数据对球员身体预警的时候，医疗团队会为为教练提供一个医学的建议，球队就会尽快安排轮休，最大程度降低球员伤病风险。

2.3 重新定义选秀价值

在球员选秀方面，大数据技术成为评估球员能力的重要工具。一方面，大数据分析NBA选秀球员在体测训练营里的各项数据，如身高、臂展、垂直起跳高度、力量测试成绩、速度以及球场各处投篮命中率，预测选秀球员的排名；另一方面，通过对球员过去比赛资料、数据的收集，分析球员特点，判断球员未来发展潜力，这会给联盟里的球队提供巨大的帮助。2011年NBA选秀大会之前，现马刺球员莱昂纳德的球探报告显示，他拥有着在一对一和挡拆中的防守迫使有球球员失误的能力，有着出色的抢篮板的能力，但大学时期三分命中率仅有25%( 164投41中)，接球投篮命中率为32%。莱昂纳德被马刺选中之后，马刺投篮训练师为其佩戴大数据投篮装备，装备中的芯片与篮网的感应器连在一起，莱昂纳德每次投篮时，装备就会自动显示出其投篮的角度和力度等相关投篮数据，通过电脑将这些数据量化，不断提高莱昂纳德投篮准度。经过3年的训练，2014年，莱昂纳德在季后赛投篮命中率为51.0%，三分命中率为41.9%，力助马刺夺冠[6]。针对球员自身技术弱点，建立球员各项数据模型，大数据重新定义了选秀球员的潜力和未来价值。

2.4 衡量球员价值

传统的数据记录方式就是记录球员的得分、助攻、篮板等数据，看重最后的结果，忽略过程，这显然不能最好地衡量球员作用。为了更好地衡量球员在场上发挥的作用，瑟沃尼和德阿莫尔提出“预期球权得分”(expected possession value，EPV),即在比赛某一次配合或传球过程中，随着比赛时间变化，持球队员的预球权期望得分会得到相应的分数，如果球员的举动增加了EPV，他就为本次进攻做出了贡献，相反则阻碍了本次进攻，通过“预期球权得分增加”(EPV-added， EPVA)指标，就可以衡量一个球员在场上发挥的作用。2013年2月13日，马刺队员莱昂纳德准绝杀骑士，但通过大数据的分析，帕克起到了关键的作用。比赛最后9秒时，帕克持球，此次预期球权得分为0.97分，当面对防守时，预球权分降低到0.86分，在6.3s时，帕克的突破使预期球权达到了1.36分，进入篮下的帕克发现了空位底角的莱昂纳德，后者命中3分球，帕克的预期权分在5.9s时达到了1.75的峰值，鉴于莱昂纳德投篮时，对方队员防守，使帕克的预期权分下降到1.58，但已无关紧要。通过大数据分析，虽然帕克并没有投进反败为胜的一球，但在此次进攻中，帕克的突破和吸引防守以及传球都为最后制胜一球打下基础，这些都是无法用传统数据表达出来的，显然通过大数据的分析，帕克在这次进攻中起到了决定性的作用[6]。

表2 预球权分模型和时间的关系表

2.5 提供球迷服务

如今，随着体育娱乐化的盛行，简单的短视频和文字报道难以满足球迷的要求，NBA利用大数据技术很好地解决了这个问题，为球迷提供前所未有的观赛体验，增强球迷的参与感。2015年，腾讯正式成为NBA中国数字媒体独家官方合作伙伴，腾讯利用大数据技术，为球迷提供“上帝视角”,球迷可以选择不同视角去观看比赛。球迷在观看比赛的同时，通过现场数据采集设备和大数据分析系统，球迷可以直接在直播中看到比赛背后的深度数据。与此同时，大数据为球迷提供可视化数据。NBA在2012年与SAP合作之后，就将自身的数据库彻底升级，并将视频资料也纳入数据库，NBA官网可以同时支持上万人同时搜索，并尽量给予球迷可视化的反馈结果。据统计，在使用SAP的HANA平台之后，NBA.com/stats浏览量超过270亿，访问量增加了66%，停留时间增加了近60%[7]。同时，根据球迷登陆NBA官网所留下的浏览痕迹，利用大数据技术，记录球迷的偏好选择，以及与球迷的互动，大数据系统能够将球迷贴上不同标签，方便将同类球迷放置在一个“社区”，定向推送他们感兴趣的服务和产品，并且可以通过球迷偏好的变化趋势调整市场策略，给球迷最好的消费体验。

2.6 游戏开发

NBA除了将大数据引入比赛之外，还用于游戏开发，《NBA 2K》系列游戏无疑是成功的一款。NBA利用其海量的球员数据库，加之通过大数据分析产生的额外的数据，这为游戏开发奠定了基础。以《NBA 2K》系列游戏为例，大数据分析对游戏本身和未来营销都起到至关重要的作用。一方面，为了使玩家追求最真实的游戏体验，2K系列游戏全部采用NBA真实球员作为模板，基于球员原始的数据，利用大数据分析技术，量化球员在球场上各项基本技术的数据，高度还原现实球员的能力；另一方面，大数据对游戏本身产生的运营和广告数据进行预测和分析，识别客户群体并对其进行分类，最后进行精准营销。

3 NBA大数据成功应用的启示

3.1 拥有优质的体育资源

大数据只是辅助工具，本身无法生成海量的数据，借助优质的体育资源才能发挥更好的效果。NBA联赛自身就是优质的体育资源，它是世界上全球化和影响力最大的职业体育组织之一，每年收入超过40亿美元，用42种语言向212个国家直播赛事，7.5亿个家庭在观看NBA比赛。科学完善的现代化管理制度体系，成熟的商业运作推广扩大其全球影响力，2017年NBA总决赛第五场的最后时刻，比赛的收视率达到了18.8%，这一数据比2015年和2016年的总决赛的第五场高出了13%。因此，NBA大数据之所以成功，是其本身拥有优质的体育资源，且球迷人数众多，赛事组织稳定、运营管理有效，相关经营管理者大都是资深的体育专家。

3.2 高端科学技术和技术型篮球人才的保障

数据科技和互联网技术是体育大数据成功的技术保障，高端的科学技术确保对NBA联赛原始数据和以后产生的各种数据进行采集、处理、存储和管理、分析和挖掘以及展现和应用。人才是科学技术的创造者和使用者，NBA大数据成功恰恰依靠的是既懂篮球知识又懂数据分析的人才。他们利用自身的数学统计学科知识，基于比赛数据，通过大数据技术建立数据分析模型，从而生成了更多的数据类型，即有关运动员指标、球队指标和球指标的进阶数据，他们为篮球领域数据分析做出巨大贡献。约翰·霍林格发明了球员效率值(PER)，即衡量球员在比赛场上每分钟的表现。迪恩·奥利弗发明了球员有效投篮命中率、失误率、进攻篮板率、罚球率等数据类型。科克·高登斯贝里对篮球事进行CourtVision分析，记录比赛场上发生的每一次投篮轨迹、投篮趋势以及投篮选择，将数据分析结果通过图像清晰地发达出来，以此来评价运动员的效率和倾向[8]。

3.3 寻求合作，实现共赢

在现代快速发展的时代，合作产生更好地发展，合作才能共赢。为了提高球队成绩，达拉斯小牛队是第一个将大数据引入NBA篮球赛场的NBA球队，随后第二年，球队便杀入了总决赛。随后，联盟如马刺、火箭、凯尔特人、勇士等球队与大数据公司合作，引入SportVU系统，进一步增强球队实力。事实上，大数据产生之初，NBA联盟采取观望的态度，并没有将大数据引进NBA联赛，但允许球队与外部合作引进大数据，直到2009年NBA总决赛，NBA联盟第一次将大数据SportVU系统安装在场馆中，其正式开始了与SportVU合作。NBA联盟借助自身优质体育资源的优势，不断地寻求与外部合作机会，与游戏开发公司共同研发《NBA 2K》系列游戏，与ESPN和TNT传播媒体开展大数据数字业务，同时，积极参与每年举行的麻省理工斯隆体育分析大会，借鉴最新的科学技术成果，将其引入篮球赛场，增强NBA联盟的价值。

4 结 语

大数据时代来临，引发了社会各行业的深刻变革，改变了人们生活和工作方式，为体育赛事解析带来新的角度和思维方式。借助大数据的技术优势，融合本身的优质体育资源，NBA联赛的赛事传播方式、经营管理策略以及比赛风格朝向数字化发展，提高了NBA联盟的商业价值，进一步扩大了全球影响力。球队利用大数据提高了成绩，重新审视传统数据带来的观念误区。同时，NBA联赛借助大数据，在球迷服务和游戏开发方面都取得了良好效果。优质的体育赛事是核心竞争力，大数据赛事技术人才是保障，两者的有机融合，才会发挥出体育大数据的最大作用。