勇士队三分球攻击是今年NBA比赛中令人瞩目的一件事。 在赛季中，勇士队场均得分114.9分，每场三分球出手次数高达29次，命中率为38.9％。 这样的数据不仅让勇士队成为联盟中三分球出手次数最多的球队，而且使他们成为联盟中得分最高的球队之一。 根据NBA的选秀系统，球队在所属联盟中名次越低，在下次选秀时挑选最优秀的大学新秀的优先权就越高。 因此，我们常常看到这样的情况——一支球队失去进去季后赛的希望后，他们会故意以尽可能低的名次完赛，以期确保未来的竞争优势。 这显然会直接影响球队的表现水准，因此当你尝试预测球队在特定比赛中的表现时，就必须考虑到这一点。
Pinnacle（平博）团队和外部撰稿人合作，共同创造出博彩资源领域的教育性内容。 由于球队阵容和球队新闻对判断比赛赢家或者能拿多少分非常关键，因此如果你能在第一时间知道哪名球员不会参加比赛或受伤，你就掌握着胜过其他博彩玩家的关键优势。 然而，每场比赛控球数更高还是 更低不是关键，重要的是你如何使用这些数据。 因此，为了衡量球队是否不需要太多控球时间就能在比赛中占据主导位置，查看球队的进攻效率同样至关重要。 每48分钟回合数指标衡量的是球队在一场比赛中的控球次数，反过来说，比赛进行的节奏。 控球数很高的球队有更多的得分机会，但也有可能让对手夺走更多机会，而控球数更低的球队得分频率更低，但也可能会给对手更少的此类机会。
哪怕是最优秀的球员都会出现人为失误，因此根据平均法则，如果某位球员持球时间超过其他球员（也许他是得分核心、投篮射手或者就是球队中最棒的球员），那么他更可能拥有更高的失误率，因为他有更多的机会发生失误。 Michael Lai为在NBA球队工作的目标做了跨行业的努力，而Tica Lin则是通过参加数据分析的竞赛得到了76人主管的赏识。 北京时间12月6日，数据分析是NBA球队选拔球员的重要手段，许多球队已经拥有专门的数据分析部门，76人队也十分重视此方面的研究。 凭借选中的优质新秀恩比德和西蒙斯，他们完美地完成了重建。 数据分析功不可没，而且他们的数据分析部门还有两位华人数据分析师：Michael Lai、Tica Lin。
5.根据数据之间的关系，分析两个变量之间的相关系数，画出散点图，并建立变量之间的回归方程（一元或多元）。 在上一步查询的结果数据中筛选json文件找到正确的json文件之后，查询预览的结果，可以看到与需要爬取的信息相符，就是我们需要的库。 做数据分析，即求回归系数，因为标题是文字，无法与数字作比较，需要把标题这一列删除才可。 本课程面向深度学习开发者，讲授如何利用 TensorFlow 解决图像识别、文本分析等具体问题。
在徐静雨当晚在B站的赛后分析直播中，在线人数继续维持高位达到了万人上下。 “现在平台补贴已经下降很多，当年只是发视频，纯拿补贴，一个视频就能赚3000元。 百视TV作为东方卫视旗下的流媒体平台，在以往并没有太多人关注。 但是，在百视TV拿到了NBA赛事转播权之后，热度迅速上升。 相较于腾讯咪咕等专业内容平台，百视TV剑走偏锋地请到了草根出身的网红主播徐静雨，用主播本人的流量，以及更为夸张娱乐的直播方式，带起话题度，获取流量。 如今百视TV在苹果APP上已经在介绍页面中专门贴上了#看徐静雨解说节后赛#的标签，进一步加深球迷印象。
因此，所有这些新的指标和数据点都在生成，允许团队和粉丝尽可能多地获取有关潜在客户的信息。 Alagappan的分析还发现类似这样的惊人发现：从球员效能角度看，波士顿凯尔特人队的拉简隆多更接近热火队的肖恩巴蒂尔，而不是同为后卫的马刺队托尼帕克。 这些数据分析方法使过去某些价值很高的球员遭受几近毁灭性的打击。 球队对那些在低效两分球上花很多精力的球员不再感兴趣，也不再对防守能力弱的后卫球员感兴趣。 现在所有球员都在努力成为更好的传球者，以迅速判断场上谁是那个最可能进球的队友。
申请入群请添加微信公号dtcaijing003并备注“数据社群”，合作请联系。 但直觉告诉我，也许是因为更频繁地投三分的球队，会让对方的防守更贴近三分线，从而远离篮筐，因此两分球得分的机会也就多了起来。 一个有两个样本的t检验测试结果显示，那些投三分球数超过中位数的球队，赢球的平均值要高过投三分球次数不及整体中位数的球队，并且是有统计学意义的。 有趣的是，选择多投三分的球队比例并不比投的少的队伍数多很多（比例分别为35.6%vs 35.4%）。
当下整个联盟越来越盛行的“魔球化”打法，其实也正是基于数据分析的产物。 球队在联盟排名中的名次越低，他们在选秀中的顺位就越高，这导致球队会尽可能拿到最差的名次，让他们能在选秀中挑到最优秀的大学球员。 这显然会影响球队的表现水准，因此当你尝试预测球队在特定比赛中的表现时，就必须考虑到这一点。 在Synergy Sports Technology推出后，数据科学真正开始扩大其在篮球侦察领域的形象。
AIC值越小的模型要优先选择，它说明模型用较少的参数获得了足够的拟合度。 方式一：用基础安装中的anova( )函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度。 在PointsReg的多元回归模型中，我们发现DRB、BLK和TOV的回归系数不显著，此时可以检验不含这三个变量的模型（PointsReg4）与包含这三项的模型（PointsReg）预测效果是否一样好。 总的来说，勇士队的三分球进攻风格极具活力和战斗力，同时在季后赛中充满了不确定性。