但从2009年开始，联盟开始使用视频系统以每秒25次的采样频率追踪每个球员场上的每个时刻，也追踪进球时刻，这些新数据的向前发展推动了联赛的分析进程，让数据科学家运用机器学习并制图，以更好的评估实际上是哪位球员帮助球队赢得比赛。 在进攻端，除了三分球外，勇士队还依靠易边球和快攻来获得优势。 但是，三分球是勇士队的“招牌”，下面我们来看几个三分球进攻方面的关键数据。
在变现方式上广告、会员、电商引流、道具竞猜等增值服务，都是腾讯尝试的重要方向。 在线下，NBA中国赛以及NBA球星中国行等活动动辄数万人参与。 赛场之外的热闹，开始逐渐替代比赛本身，关于NBA比赛、球员、教练的讨论与争议，正在给更多的内容创作者带来机会。 而在长尾效应之下，更多的平台与主播似乎都拿到了原本难以企及的NBA内容红利。
随着全球范围内对于篮球推广以及球迷文化的形成，NBA等高级别篮球赛事对于大数据的需求也在不断增加。 高效、快捷的数据抓取以及高精度、多维度的数据分析势必助长篮球事业的长远发展。 由于篮球比赛中，球员有5个位置（PG/SG/SF/PF/C），对于不同位置球员角色定位不同,加上意外因素，其球场表现难以衡量。 借助SportVU分析球员身体情况等各项指标，球队可以制定更科学的战术，提升获胜比率。 他的三分命中率低于联盟平均水平，虽然他场均可以砍下31.3分，但他的得分80%在罚球线以内。 当他接球突破时，雷霆队选择上线夹击、逼迫他分球给队友。
团队越来越依赖这些方法，以帮助他们的侦察部门获得尽可能多的有关个人前景的信息。 但是，不仅仅是组织本身正在钻研这个领域，因为媒体越来越多地将高级指标和分析整合到他们的草案报道中，这反过来影响了关于草案前景的粉丝对话，从而导致数据科学流入的底线NBA球探和起草过程中的每一个环节。 这些数字定义了 NBA 的一部分，还有更多的数据使得 NBA 之所以成为一项越来越受大众欢迎的赛事。 您同意，上述权利包括在与授权内容、平台相关服务、本平台和/或本平台品牌有关的任何广告、营销、宣传推广和/或研究中使用和以其他方式开发内容（全部或部分）的权利和许可。
第三，超级球星往往是焦点中的焦点，无论在工资代言收入、球迷数量、球队影响力，几乎都具有绝对的领先优势。 格斯贝瑞从小就是篮球迷，他在宾州附近长大，那里距离76人的主场费城并不太近，家里的电视没有76人的比赛直播，但TBS电视台提供鹰队的比赛，那时候他感觉自己一直活在佐治亚州。 格斯贝瑞在宾州大学完成了地球学和地理学本科专业，并最终修完了地理学博士学位。 看似与体育毫不相关的专业，却帮助他在篮球领域取得了意想不到的惊人成果。
这不假，但其实这两名队员，也是通过大数据挑选出来的。 硬核的数学专业技能和篮球运动员背景，让Ivana轻松斩获这份工作offer。 Ivana顺利加入了“76人”，拥有了一份对她而言近乎完美的工作：NBA的数据科学家。 在她一度以为自己的职业道路和篮球无缘时，转机出现了。 3年博士生涯后，她发现，NBA居然开始招募Data Scientist。
NBA比赛强度较大，加之常规赛季中有超过80场比赛，因此球员名单和阵容可能会因不同的比赛而发生极大的变化，这些变化直接影响着球队赢得或输掉比赛的机会。 在NBA选秀之夜，ESPN将展示每个选秀球员在这个指标中的地位。 这意味着在家观看的球迷正在谈论篮球的分析方面，以及它如何能够为我们提供有关选秀未来潜力的更多信息。 预测分析对团队有益，因为它为他们提供了更多信息，他们在选择草稿时可以考虑这些信息。 聪明的组织明白，他们应该从尽可能多的角度审视每一种情况，特别是在做出如选择谁的重要决定时。