NBA球队数据分析与配置评价：大数据技术在篮球职业联赛中的应用与影响
【发布时间】：2025-01-12 15:59:25
然后，本文进一步探讨了球队战绩与球员类别、教练执教经验和荣誉之间的定量关系，前者为因变量，后两者为自变量，建立回归模型，表明教练的季后赛胜率和球员类别中的第七类球员对球队表现的提升最有帮助。基于上述研究结论，本文对NBA球队在交易、球员和教练分配、战术类型选择等方面给出了建议，对国内CBA赛事具有一定的参考价值。关键词：大数据技术;NBA;聚类;球员类别;教练经验和荣誉nba球队球员人数，eeper.,.,：,,,.,'eam'，es,..,.,'，.tered.，ected..am''，team，'.am'，.',.,，两者是 .该模型显示教练的胜率，而 in the 最有利于球队的 。基于以上，本文给出了 、 和 、 类型 等的 NBA 球队，对 CBA 有价值。关键词： 大数据 ;NBA; ; ; 和荣誉 目录 第一章 引言11.1 背景和研究意义 11.2 国内外研究现状 11.2.1 国外研究现状 21.2.2 中国研究现状 31.3 研究内容和目标 41.4 论文组织结构4 第二章 研究方法和工具的选择 62.1 数据挖掘理论62.1.1 主成分分析 62.1.2 聚类分析 72.1.3 回归分析 82.2 数据挖掘工具的附加组件 92.2.1 R 和第 3 章 数据采集和预处理113.1 球员需要的数据113.2 球队需要的数据133.3 教练需要的数据143.4 数据预处理14第 4 章 球员聚类分析164.1 主成分分析164.1.1 KMO 测试164.1.2 确定主成分的数量184.1.3 旋转和提取主成分184.1.4 获取主成分分数194.2 K-means 算法和 R 语言实现194.2.1 原理 194.2.2 实现结果 204.3 PAM 算法和 R 语言实施 204.3.1 原则 204.3.2 实施结果 214.4 AP 算法和 R 语言，实施 224.4.1 原则 224.4.2 实施结果 234.5 最短和最长距离方法和 R 语言实施 244.5.1 原则 244.5.2 实施结果 244.6 算法和 R 语言实施 254.6.1 原则 254.6.2 实施结果 264.7 EM 算法和 R 语言实施274.7.1 定义274.7.2 实施结果274.8 模型评估274.8.1 聚类结果的可视化评估284.8.2 等值线系数评估284.9 球员类别和球员结构分析294.9.1 球员类别294.9.2 球员结构30 第 5 章球队聚类分析355.1 AGNES 算法和 R 语言实现355.1.1 原理355.1.2 成就结果365.2 模型评估36第 6 章 教练和球员回归分析386.1 多元线性回归386.2 逐步回归386.3 交叉验证40第 7 章 总结和前景42参考资料43致谢45 图列表图 2.1 主成分分析模型6图 3.1 选择玩家名称11图 3.2 将玩家名称导入 R12图 3.3 玩家名称列表12图 4.1 KMO 测试函数17图 4.2 KMO 测试结果17图 4.3 确定主成分的数量18图 4.4 玩家主成分负载矩阵18图 4.5 K 均值聚类结果20图 4.6 PAM 算法的聚类中心数21图 4.7 PAM 聚类结果21图 4.8 吸引力和归因更新规则22图 4.9 AP 聚类散点图23图 4.10 AP 聚类树形图23图 4.11 层次聚类方法类之间的距离24图 4.12 最短距离法聚类结果25图 4.13 最长距离法聚类结果25图 4.14 确定 EPS 值26图 4.15 聚类结果27图 4.16 EM 算法聚类结果27图 4.17 等值线系数 128图 4.18 等值线因子228图 4.19 球员聚类中心29图 4.20 雄鹿球员结构32图 4.21 魔术球员结构33图 4.22 尼克斯球员结构34图 5.1 AGNES 聚类结果36图 5.2 兰德指数和 FM 指数计算结果37图 6.1 多元线性回归模型38图 6.2 线性模型的假设检验38图 6.3 逐步回归结果39图 6.4 每个预测变量的相对权重39图 6.5 最终回归模型40图 6.6 交叉验证结果41表列表表 2.1 聚类算法7表 2.2 回归分析的类型8表 2.3 OLS 模型参数的含义9表 2.4 R 和详细比较9表 3.1 球员所需的数据13表 3.2 球队所需的数据13表 3.3 教练所需的数据14表 4.1 KMO 测试标准16表 4.2 具有主成分的球员数据19表 4.3 AP 算法的常用术语22表 4.4 算法的常用术语25表 4.5 每支球队的球员类别比较30表 5.1按团队记录划分的团队类别35 第一章 引言1.1 选题的背景和研究意义在 2019 年全国人大两会的政府工作报告中，**** 总理指出，要全面推进“互联网+”，深化大数据研发和应用，培育新一代信息技术产业集群。
在信息时代，大数据技术作为一种新兴产品，可以帮助我们从各种海量数据中高效地收集、过滤和处理数据信息，从而发现有价值的信息。近年来，随着大数据技术在各种体育赛事中的应用越来越多，职业体育赛事也迎来了革命性的变化。作为代表世界最高水平赛事的NBA，其大数据技术的应用也走在世界前列。[1] 哈佛大学的柯克 （Kirk of ） 在 2012 年对 NBA 进行了大数据分析，彻底改变了这项运动。NBA大数据信息技术的运用，使得联盟在大数据时代的竞技水平更快、更高、更强。目前，大数据技术在NBA的应用主要集中在以下四个方面：大数据技术辅助球员训练，利用大数据技术制定球队战术，利用大数据技术保证球员的竞技状态，利用大数据技术扩大NBA的影响力 [2]， 但关于球员类别、球队结构和教练对球队表现影响的研究很少。传统的篮球类型球员主要分为五大类，分别是中锋、大前锋、小前锋、得分后卫和控球后卫，而随着篮球比赛水平和风格的不断变化和发展，球员类别之间的界限也越来越模糊，为什么洛杉矶湖人队在 2012-2013 赛季组成了豪华阵容“F4”，在季后赛首轮被淘汰， 而现在组成“死亡五人组”阵容的金州勇士队能否称霸联盟？显然，仅靠传统的球员理念并不能很好地解释球队的配置。
本文的研究主题为“NBA球员与球队配置数据分析与评估”，希望通过主成分分析、聚类分析、回归分析等数据挖掘方法，梳理出不同类型的球员和竞技水平，分析各球队的球员配置结构，为球队配置提供一定的依据， 交易球员和教练，选择战术类型，并从 NBA 辐射到 CBA，从而为国内篮球职业联赛提供一定的参考价值。1.2 国内外研究现状NBA作为篮球比赛水平最高、全球影响力最大的职业篮球赛事，不仅深受球迷的喜爱，也越来越受到体育、统计学、运筹学和计算机科学领域专家学者的关注。1.2.1 国外研究现状国外关于大数据技术在 NBA 应用的研究已经开始得很早，首先是大数据技术在 NBA 内部的引入。早在 1995-1996 赛季，全球最大的信息技术和商业解决方案公司 IBM 就开发了 NBA 的数据挖掘应用程序 Scout，并将其应用于当时联盟 29 支球队中的 16 支，广受好评。截至今天，仍有许多团队使用 Scout 系统来安排他们的战术组合。近年来，NBA 与 Stats 合作推出了该公司的大数据球员跟踪系统，该系统负责记录和跟踪篮球和球员的移动。
将提供持续的数据流和创新统计数据，包括距离、速度、球员之间的间距和控球率，以实现更有针对性的分析。同时，NBA 还与 SAP 合作推出 HANA 平台，一方面对复杂数据进行重新组织nba球队球员人数，创新数据呈现方式，增强数据与球迷的互动性，例如nba球队球员人数，该平台可以在其官网上使用自 1947-1948 赛季以来总共超过 4500 万亿个 NBA 数据片段，搜索方式更加直观简单。另一方面，分析球队和球员的基础数据以建立新的指标来衡量球队和球员的表现。除了 NBA 官方对大数据技术的应用外，许多外国学者也利用大数据技术来研究 NBA。Dean 被认为是 NBA 数据挖掘和数据分析领域的领导者，他的大部分工作都发表在他的个人网站上，2003 年出版了他的第一本书《On Paper》，并于 2006 年开始担任丹佛掘金队的数据分析师。在 James、Anand 和 Kai Zhang 于 2010 年发表的文章《And of NBA》中，作者根据 2004-2005 赛季开始的三个赛季 NBA 球员的投篮数据，提出了两种评价 NBA 球员进攻能力的新方法，通过数据的平滑和收缩变化对球员进行聚类， 并总结了两个新指标 [3]。
在 2012 年 ESE 大会上，文章《基于灰色模型为 NBA 的科比得分》提出了一种基于遗传算法的预测模型来预测 NBA 球星科比·布莱恩特的年均得分，发现年龄、身体状况、求胜欲望等因素直接影响运动员的赛季得分 [4]。2017 年，泰勒在期刊上发表了一篇题为“NBA using data”的文章，该文章使用 DEA 模型来评估 NBA 球员的表现，并用 2013-2014 赛季一组得分后卫的数据进行了验证 [5]。在 2018 年 MSO 大会上的文章《使用逻辑和 NBA 比赛数据》中，作者收集了过去三年 NBA 球员、球队、赛季和联赛的基本统计数据，使用 K-Means 算法对数据进行分析，根据球队的实力对分析结果进行排序，将其分为五个等级， 并使用机器学习中的 回归方法来分析每场比赛与获胜球队之间的关系。最后，通过预测每支球队在每场比赛中的胜率并将其与球队的实力进行比较来验证预测结果 [6]。
可以发现，目前的研究主要是分析球队和球员的技术统计指标，以及球员在运动时的身体状况，一些专家希望通过大数据技术来增强对NBA的观看和互动，但对不同球队的球员配置结构的研究较少。1.2.2 国内研究现状1994年 央视首次通过卫星转播了当年的全明星赛和总决赛，标志着NBA比赛在中国直播的开始。1999 年，王志之在选秀第二轮被 NBA 的达拉斯小牛队选中，2002 年，姚明被休斯顿火箭队作为状元选中。2005年，向正发表了一篇题为《2003-2004赛季NBA篮球联赛火箭和湖人实力对比分析》的文章，其中火箭和湖人用数理统计对比分析了火箭和湖人本赛季季后赛五场比赛的投篮命中率、篮板、失误和犯规， 并得出结论，“虽然火箭在对阵湖人的五场季后赛中只输了 27 分，但他们的实力与对手之间存在很大的差距”[7]。本文是国内最早的NBA数据分析文献。2009 年，曾玉华、杨旭欣、程夏燕以 08 大学生数学建模竞赛的标题为基础，通过统计分析和拟合方法得到了影响比赛的主要因素，借助软件计算了各个因素的权重，建立了线性回归模型和正态分布模型，发明了用于 NBA 赛程分析评价的类型匹配方法 [8]。
韩伟和王磊在2010年的文章《NBA“模糊”球员与传统位置球员的攻防能力比较分析》中，将研究重点放在不同球员的类别和属性上，利用数理统计分析和研究了当时NBA“模糊”球员和传统球员的攻防能力[9]。同年 5 月，陈建宝、萧林、徐世杰和林秉灿采用主成分分析来检验 NBA 球队的核心运动员和替补运动员的能力，使用相关性分析和聚类分析来研究运动员的能力与球队表现之间的关系，还在统计中使用非参数检验来分析球队在主客场的表现差异， 最后提出将这些研究成果应用于 CBA [10]。2014 年，马尧分析了计算机数据挖掘技术在 NBA 的应用结果，比较了 NBA 联赛和 CBA 联赛使用的数据分析方法，并对 CBA 数据挖掘技术的可行性和方案构建提出了合理化建议 [11]。2018 年，赵一欣对大数据在 NBA 中的应用进行了研究，他认为数据挖掘和数据分析技术对 NBA 产生了深远的影响，在提高球队竞技水平、避免球员受伤、衡量球员价值等方面发挥着至关重要的作用。 定义选秀价值，并为粉丝提供服务和游戏开发 [12]。随着计算机技术的发展，越来越多的学者开始利用数据挖掘和数据分析技术来研究NBA，并根据研究结果对国内CBA赛事给出一些建议。
1.3 研究内容和目标该研究基于 2018-2019 赛季 30 支 NBA 球队、他们的球员和教练的数据。近年来，联赛中夺冠的球队都拥有豪华的球队配置，球队中至少有两名或两名以上的超级巨星。不过，如前所述，一支球队中有多位球星并不一定能保证好成绩，这与不同类型球员组成不同类型球队有关吗？教练个人对球队的表现有多大影响？为解决上述问题，本项目的主要研究内容和目标如下：了解数据挖掘技术在各种体育领域的应用，尤其是篮球赛事。本文简要介绍了本项目涉及的数据挖掘理论以及需要使用的数据挖掘工具。能够使用和浏览器插件 at.-、.STAT-NBA 抓取球员数据。对采集到的数据进行预处理，使数据格式满足数据挖掘的要求。对选手技术统计的各项指标实现主成分分析，在主成分分析的基础上，采用 R 语言中各种聚类算法的实现（其中 AP 算法在 R 上实现一次，在R上实现一次），利用轮廓系数评价每种聚类算法的运行结果， 并选择最优聚类结果，将联赛中的所有球员分为不同的类别，得到 30 支球队的球员结构，并在球员结构的基础上实现 AGNES 算法，探究球队表现与球员结构之间的关系。
进行回归分析，探讨球队胜场数、球员类别和教练之间的关系，并对模型进行交叉验证。1.4 本文的组织架构在阐述当今NBA各种大数据技术应用的基础上，详细分析了NBA球员和球队配置数据分析与评价所涉及的整体结构、关键技术和方法， 描述了每种方法的原理和功能，通过 R 语言和采集到的数据实现每种方法，并对算法的实际运行效果进行了有效的分析、评价和总结，并进一步完善和优化了分析结果。本文分为七章，组织方式如下：第 1 章，引言。首先，分析了该课题的背景和研究意义，然后介绍了NBA在大数据技术应用方面的研究现状，进行了聚类分析和回归分析，阐述了该课题的研究目标和内容，并梳理了本文的组织结构。第 2 章介绍了研究方法和工具。本文介绍了NBA球员和球队配置数据分析与评价所涉及的相关技术，首先介绍了数据挖掘的理论，即主成分分析、聚类分析和回归分析，然后介绍了本文使用的数据挖掘工具。第 3 章，数据采集和预处理。本项目所需的球员、球队、教练员数据采用 R 语言爬虫和人工录入的方式进行采集，并根据各算法的要求对采集到的数据进行清洗和转换。第 4 章，玩家集群分析。首先，阐述了玩家聚类分析中涉及的各种方法的理论原理，包括：聚类方法中的主成分分析、K-Means 算法、PAM 算法和 AP 算法;
层次聚类方法中的最短距离方法和最长距离方法，模型聚类方法中的 EM 算法，以及基于密度的聚类方法中的算法。然后，实现 R 和算法，最后通过模型评估选择最优聚类算法，得到聚类结果，得到玩家结构;第 5 章，团队集群分析。使用R语言在第4章获得的玩家结构数据上实现分层聚类方法中的AGNES算法，同时对模型进行评估。第 6 章，教练和球员回归分析。以球队常规赛胜场数为因变量，以教练员和球员的指标为自变量，研究了球队胜场数、教练员与球员之间的关系，并采用交叉验证检验模型。第 7 章，总结和展望。得出结论并总结有关该主题的研究。