盲区|NBA数据统计的利与弊：本意是服务比赛，但很容易混淆事实( 三 ) 盖帽-四川龙网

对于不同目标的球队来说，虽然A球员进攻效率高，但是不一定价值就高于B球员。比如一支争冠球队，已经有很多得分点，就缺一个执行高难度攻坚的得分手，那么B球员对于他们来说，才是最需要的，如果引进看似进攻高效的A球员，他们距离夺冠永远都会差那么一段距离。
▼数据统计的盲区
除了上述的各种局限性，数据统计还存在很多盲区。
1、进攻数据的盲区

比如在进攻端，有些“聪明”的球员会挑选轻松得分的机会，把那些相对困难的出手留给队友，这样一来，自己的得分和命中率都能得到保证。
也许有球迷很说，挑选轻松的得分机会也是一种能力，而且说明进攻选择合理。但是不要忘了从比赛整体角度出发，一场比赛中，一支球队所有的出手，一定是由简单、中等、困难不同级别的出手组成。
作为球星，价值的体现就是去完成那些困难的出手，把简单的出手留给角色球员，但如果一名球星反过来，总是抢着出手简单的投篮，反而把困难的投篮留给队友，这样得来的高效数据，又有何意义呢？
2、防守数据的盲区

再比如防守端，这其实是数据统计最大的盲区。目前防守效率主要参考还是看盖帽、抢断这些基础数据，先进一点，再加上限制对位球员命中率和对位得分正负值等。
但这些数据统计都只能片面地体现防守能力，实战价值更高的身体对抗、无球跟防，协防补位等多个层面，数据根本无法体现。
因此NBA中有一些球星，在这些数据统计无法体现的防守环节上，体能是能省就省，而在篮板、盖帽、抢断上，拼着防守失位也要去争取。
这种本末倒置的球风，往往会得到不错的防守效率，反而是那些不惜体能，在防守端用身体去消耗对手的球员，最终的防守效率不怎么好看。而实际上，后者才是防守大闸，前者可能是防守黑洞。
▼数据统计的不可替代性

最后我们要问，为什么明知道数据统计存在这么多漏洞，大家还都以此为评价依据呢？答案其实很简单，因为NBA比赛太多看不过来。
这不是在开玩笑， NBA一年的常规赛总场次高达1230场，加上季后赛就更多，别说普遍的球迷，就是以NBA为生的职业记者、评论员也不可能关注全部比赛，或者说大家都只能观看一小部分比赛。

但是基于职业要求，对NBA的解说、报道、分析、评奖等多方面，还需要评论员和记者们去完成，这样一来，他们只能通过数据统计，来衡量所有球员之间的强弱对比。
而对于球迷来说，更是需要用数据来验证自己的观点，因为作为业余爱好者，别说比赛，集锦都看不过来。
但数据毕竟是为人服务的， NBA的数据统计也是比赛的辅助环节，绝不是用来给比赛和球员定性的。如果完全迷信数据统计，把这些数字和公式当成真理，最后不仅会远离比赛的真实情况，也失去了欣赏体育比赛原本的魅力。

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