大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下场上数据足球的问题，以及和app的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

篮球的高阶数据有哪些，具体是怎么分析的

不请自来，先向题主和各位朋友问声好！

篮球虽然不是一项简单的数字游戏，但是数据绝对是了解一支球队状况的重要途径。

要说现今篮球联赛中对于数据的详尽程度来讲，NBA自然是首屈一指的！

所以，今天我们就以NBA的数据项目为标本，了解一下篮球比赛中都有哪些“高阶数据”。

其一、常见的“高阶数据”

1.进攻效率，防守效率，净效率

进攻效率，英文全称：OffensiveRating，缩写：OFFRTG（NBA官网缩写）或ORtg。

用于球员：用来说明该球员在场时，球队每100回合能够得到的分数。

用于球队：球队在每一百回合能够得到的分数。

举例：A球队每场比赛进攻50次，能够得到100分，B球队每场比赛进攻80次，得到110分，如果单从得分上来看，B球队的得分是要高于A球队的。但是依照进攻效率的角度来看，B球队每场比赛要比A球队多进攻了30次，进攻机会要多了60%，但是得分却只多了10分，只多出10%，所以A球队在进攻效率上明显是要高于B球队的。

PS：图片数据为本赛季至今NBA进攻效率TOP15球队排行防守效率，英文全称：DefensiveRating，缩写：DEFRTG（NBA官网缩写）或DRtg。

无论是用于球员还是用于球队，该数值都是指每百回合被对手攻下的分数。

用于球员的话，还可以细分为ONDEFRTG（球员在场时对手每百回合可以攻下的分数）和OFFDEFRTG（球员不在场时对手每百回合攻下的分数）。

例子就不用举了吧，依照进攻效率的例子反推就可以了。

净效率：进攻效率值-防守效率值=净效率，数值当然是越高越好。

2.回合数（PACE)

即每48分钟，一支球队能够打出多少个回合。

注：1回合说明：发生一次球权转换即一个回合结束。

一般情况下，统计数据中的回合数都是通过一个公式计算出来的，毕竟总不能派人一个一个回个的数不是。

回合计算公式：回合数=0.5×（球队总出手+0.4×球队罚球总出手-1.07×（球队进攻篮板/（球队进攻篮板+对手防守篮板））×（（球队总出手-球队总命中）+球队总失误）+（对手总出手+0.4×对手总出手-1.07×（对手进攻篮板/（对手进攻篮板+球队防守篮板））×（（对手总出手-对手总命中）+对手总失误）。

每48分钟回合数计算：PACE=（对手回合数+球队回合数）/（2×（比赛时间/5））

PS：图片数据为本赛季至今NBA回合数TOP15球队排行

3.诸多分项：

助攻率，英文全称：AssistPercentage，缩写：AST%。

用于球员的时候，该球员在场时，队友的进球中有多少来自于该球员的助攻。

助攻失误比，英文全称：AssisttoTurnoverRatio，缩写：AST/TO。

用该球员的助攻数/失误数得出，通常用来衡量一支球队中的进攻组织者的表现，越高越好。

助攻比率，英文全称：AssistRatio，缩写：ASTRATIO。

该球员在每一百回合当中能够送出多少助攻，数值越高说明这名球员越倾向于传球，并且助攻能力越高。

篮板率，英文全称：ReboundPercentage，缩写：REB%。

球员抢到的篮板球占球队总篮板数的比例。

可分为前场篮板率（OffensiveReboundPercentage，缩写OREB%）和后场篮板率（DefensiveReboundPercentage，缩写DREB%）。

失误率，英文全称：TurnoverPercentage，缩写：TOV%。

通常用于计算每一百个回合当中，一名球员/球队有多少个回合以失误结束。

回合占有率或者叫使用率，英文全称：UsagePercentage，缩写：USG%。

当该球员在场时，占据球队回合的比例的估算值。

有效命中率，英文全称：EffectiveFieldGoalPercentage，缩写：eFG%。

尽可能的计算一个球员的投篮效率。

举例：A和B两名球员在总投篮命中上都是10投5中，但是A球员其中的三分球是5投1中，总共得到了11分，但是B球员其中的三分球是5投5中，得到了15分，同样是10次出手，明显B球员的投篮效率更高。

计算公式：eFG%=(FG+0.5×3P）/FGA。

通过这个计算公式我们可以计算出B球员的eFG%=（5+0.5×5）/10=75%，而A球员的eFG%=(5+0.5×1）/10=55%，B球员在有效命中率上明显要大于A球员。

真实命中率，英文全称：TrueShootingPercentage，缩写TS%。

这个实在有效命中率的基础上，再加上罚球数据而来的，基本上用来判定一名球员在把握得分机会上的能力，毕竟篮球场上的得分就三种，一分，两分和三分。

计算公式：TS%=得分/（2×（投篮数+0.44×罚球））

比赛贡献值，英文全称：PlayerImpactEstimate，缩写：PIE。

衡量一个球员对比赛影响程度的数据，越高越高。

其二、不算太常见的进攻端高阶统计类型

1.按照不同的得分类型划分

利用失误得分，英文全称：PointsOffTurnovers，缩写：PTSOFFTO。

顾名思义就是球队每场比赛利用对手的失误能够得到的分数。

二次进攻得分，英文全称：SecondChancePoints，缩写：2ndPTS。

一般情况下就是拼抢到前场篮板后能够拿到的分数。

快攻得分，英文全称：FastBreakPoints，缩写：FBPs。

这个应该很好理解。

内线得分，英文全称：PointsinthePaint，缩写：PITP。

球队能够在内线得到的分数。

2.按照不同进攻方式划分的高阶统计方式。

突破统计，英文全称：Drive，该统计包括突破次数，突破得分、突破传球、突破杀伤力（造犯规次数）、突破传球次数、助攻能力、失误等。

接球投篮统计，英文全称：Catch&Shoot，顾名思义就是统计球员/球队在接球跳投这一项上的能力。

背身单打，英文全称：PostUps，统计球员/球队在背身单打上的数据。

干拔跳投，英文全称：PullUpShooting，统计球员/球队在干拔跳投上的数据。

肘区单打，英文全称：ElbowTouches，统计球员/球队在罚球线两侧的投篮数据。

禁区单打，英文全称：PaintTouches，统计球员/球队在禁区的单打数据。

3.按照不同战术类型划分的高阶统计方式。

挡拆，英文全称：Pick&Roll，统计球队/球员在挡拆中的数据。

单打，英文全称：Isolation，统计球队/球员在单打中的数据。

手递手，英文全称：Handoff，统计球队/球员在手递手配合中的数据。

空切，英文全称：Cut，统计球队/球员在空切过程中的数据。

定点跳投，英文全称：SpotUP，统计球队/球员在定点跳投上的数据。

无球掩护，英文全称：OffScreen，统计球队/球员在无球掩护上的数据。

其三，不算太常见的防守端高阶技术统计类型。

DIFF%，全称：PercentagePointsDifferent

作用：对方球员在该球员的防守下，命中率下降的幅度，数值越低越好。

OK，以上就是在下汇总的一些关于篮球数据统计的一些高阶数据统计方式，希望能够对您有所帮助。

数据自然可以帮助我们在很大程度上了解一支球队或者一名球员在篮球上的表现，但是绝对不能单纯的数据论，毕竟篮球场上总是不乏一些无法用数据呈现出来的表现。

如何判断足球比赛的结果

足球比赛预测有很多因素，这也是很多媒体做赛前预测的一套流程，每个人对比赛都有不同见解，有时候还有一定的偏向性但套路都几乎差不多。

菠菜公司的赔率直接了当的给出了比赛结果的可能性，是经过一系列数据分析的结果，对于不了解的球队，直接看盘口。

如果对球队做了功课，那有很多数据可以去分析，最直接的就是看积分榜，强弱差距大的，自然排名也会差距很大，如果是排名，积分相差不远，那就要着重分析球队了。

球队数据分析不外乎，胜场，进球数，失球数。对于有些比赛，还需要分析主客场独立数据，甚至需要细化到独立对手的交战数据，一般取10场以内数据，过度数据参考意义会降低。

然后还要看主教练的排兵布阵，一般来说，比赛前，每个球队需要上报人员名单，基本可以确定阵型，很多菠菜公司会在公布球员名单后，改变赔率，可想而知重要性。

再来就是看球队的体能和板凳强度，欧洲球队排名靠山的有时会需要四线作战，有时会放弃比赛，换预备队练手，当然，还要看下一轮对手，比如曼联这次已经提前一轮出线小组赛，那最后一场的胜负就看下轮对手是谁，考虑次轮的晋级可能性。

还有一些特殊情况，比如主力球员的情绪，教练的情绪，伤病情况，天气问题。

最后还有一个非常重要的指标，就是比赛会受外盘的影响，特别是非常重要的比赛。

最后说一句，足球是圆的

多项关键数据为0，U19国家队1-2负泰国，中国足球的青训和泰国足球的差距在哪

天赋、精神品质、意志品质合剔除足协的干涉与领导，就会好很多；比如女排，郎平不让排协干涉用人训练和比赛，就出了成绩！

足球比赛中的各项数据是怎么统计的

数据作为足球比赛的重要组成部分，经常会成为球迷谈论的焦点，比如某某队的控球率高达xx%，某某队上半场完成了x脚射门x脚命中门框范围内。而这些复杂的数据，简单来说，就是人工+智能结合的产物。

在国外，有很多公司都经营着庞大的数据运算系统，诸如英国的OPTA、法国的SportUniversal，这两家公司基本上代表了数据统计最顶尖的水准。其中，英国的OPTA的业务范围几乎涵盖了欧洲的主流联赛。

那么这些数据又是通过何种手段获取的呢？首先，技术人员会在球场四周布置多个高速摄影机，其目的是捕捉球员动作同时进行图像识别，以此来完成“哪个球员在哪个时间完成了那种动作”诸如此类的工作。而获得的这些信息，回传至后台软件，通过庞大的数据分析及统计。

当然，仅仅依靠机器算法，还是远远不够的。在使用高科技的同时，还是需要配置经验丰富的记录员，来判断某个动作应该属于哪个范畴，是射门？传中？这些工作人员凭借丰富的经验，快速的将数据分类整理，再反馈到比赛的转播方，这时候基本就是我们看到的转播画面上的数据内容了。

此外，数据公司还会将每场比赛的数据统一汇总到云端服务器作为历史资料，这样可以方便使用者随时查阅，最直观的体现就是：我们经常在直播中听到解说员对某个球员的历史记录如数家珍，而是解说员在比赛中可以随时调用他们需要的数据，比如：某队历史交锋、进球数、红黄牌数等等等。简单的说，不是解说员记性好，实在是高科技太好用。

数据的统计随着科技的发展，已经成为生活中不可或缺的一部分，而足球统计学也逐渐被越来越多的人所追逐研究，对数据有天赋的足球迷们，或许你们可以尝试打开自己足球世界的大门哟。

梅西连续十一年四十个以上进球，历史上还有谁能达到这样的数据

据我所知，前无古人，至于后有没有有来者，就没法定论了，但是梅西无疑是现役球员中最牛的一个了。

现在西甲联赛，C罗早已出走尤文，梅罗之争只剩下梅西一人独舞。随着年纪的增大，众多伤病也随之而来，赛季初的糟糕表现跟伤停让不少人以为梅西的时代要慢慢的落幕。然而最近的比赛中，梅西上演王者归来，用实际行动回击所有质疑他的人。 其实，我们不得不承认，随着年龄的增长，梅罗二人渐渐失去了对当今足坛的统治力，众多新星开始斩露头角。如今在尤文图斯的C罗已经需要通过轮休来保证自己的状态，梅西的身体状态跟突破速度也比不上过去，但是，梅罗时代依旧在足球场上继续延续，这是一代追梦人的青春，也是时代的信仰，我想，很多人都会庆幸自己活在梅罗时代，见证着足球历史上最伟大的时刻。

根据统计，这是梅西连续11个自然年进球达到40+，现役唯一一位做到这一点的球员。

要知道梅西在2012年，梅西曾创造了恐怖的年度91球纪录。 2009-41 2010-60 2011-59 2012-91 2013-45 2014-58 2015-52 2016-59 2017-54 2018-51 2019-41

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的场上数据足球和app问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！