1樓：
nba是怎樣進行資料統計的？
作為一項起源於導彈追蹤系統的球員球場表現跟蹤系統，兩三年前，聯盟裡只有一半左右的球隊在球館中安裝了sportvu（球員跟蹤系統）。但就在2023年9月，nba以聯盟的身份與開發sportvu系統的公司簽訂了協議，由聯盟出錢，在所有nba球館中安裝了這套高科技裝置，這也使得nba成為北美四大職業聯盟中第一個使用高階技術統計裝置跟蹤整個賽季的職業聯賽。
很多球迷明白，傳統的技術統計某些時候可能具有一定的欺騙性，有一些在場上實際作用並不明顯的人，總會刷到相當漂亮的資料。傳統資料這樣的弊端，也導致越來越多高階資料統計的出現，比如per（球員效率值）和usage rate（球權佔有率）等。但這樣的資料統計存在的問題是，它們的計算基礎仍是那些傳統資料統計，如果傳統資料統計本身存在瑕疵，那麼這些高階統計的實際意義也會大打折扣。
而這，正是sportvu系統所帶來的不同。
從北京時間2023年11月2日開始，nba官網向球迷全面開放sportvu的資料統計結果。只要擁有網際網路，普通球迷也能享受曾經專家和球談們才能看到的高階統計。
nba官網目前共提供9大類的統計，每大類下又會細分出多個統計，具體分類如下：
速度與距離（球員在場時的跑動距離與跑動速度）
總跑動距離、平均速度、場均跑動距離、每48分鐘跑動距離
觸球與控球（球員每場觸球次數，控球時長，以及控球后導致的得分、助攻和失誤）
場均觸球數、總觸球數、場均前場控球數、控球時長、籃下觸球數、肘位觸球數、場均得分、每次觸球得分、每半場觸球可得分數
傳球（球員傳球以及由傳球導致的得分，無論傳球是否直接導致助攻）
場均助攻、場均傳球次數、總助攻、場均傳球導致的罰球次數、場均二次助攻次數、場均助攻機會、球員助攻導致的場均得分、每48分鐘球員助攻導致的場均得分
防守影響力（除去傳統的蓋帽、搶斷外，注重統計防守人在籃下5英尺時，對手在距離防守人5英尺內的投籃命中率）
場均搶斷、場均蓋帽、總蓋帽、對手場均籃下命中數。對手場均籃下出手數、對手場均籃下命中率
籃板機會（球員周圍3.5英尺範圍內出現籃板時稱為籃板機會，與此相關的資料）
場均籃板、出現籃板機會時的籃板率、場均籃板機會、總籃板數、對抗下場均籃板數、非對抗下場均籃板數、對抗籃板所佔比例
突破（球員在20英尺外接球、至少突破到籃下10英尺內後由此導致的得分、助攻等資料）
突破命中率、總突破次數、突破得分、場均突破次數、場均突破得分、球員場均突破導致的球隊得分、每48分鐘球員突破得分
接球投籃（籃下10英尺外球員在接球后2秒內未經運球直接出手的相關資料，也就是衡量純投手和受助攻率的資料）
接球投籃總得分、接球投籃場均得分、場均接球投籃命中數、場均接球投籃出手數、場均接球投籃命中率、場均接球三分投籃命中數、場均接球三分投籃出手數、場均接球三分投籃命中率、場均接球投籃有效命中率
單打投籃（籃下10英尺外，球員經過至少1次運球后的出手資料）
場均單打投籃時長、單打投籃總得分、場均單打投籃得分、場均單打投籃命中數、場均單打投籃出手數、場均單打投籃命中率、場均單打三分命中數、場均單打三分出手數、場均單打三分命中率、場均單打投籃有效命中率
出手效率（各種出手形式的得分效率）
場均得分、場均突破得分、突破命中率、場均近距離（籃下12英尺內）得分、近距離命中率、場均接球投籃得分、接球投籃命中率、場均單打投籃得分、單打投籃命中率、有效命中率
2樓：西外北橋
當然是人為來統計的啦。每場比賽場邊不是坐了那麼多工作人員嘛，他們面前都具有一個電腦，場上裁判吹罰犯規或者球員在場上有得分之類的資料他們就是在下面記錄一下，就是這麼人為統計來做的呢。
3樓：匿名使用者
場邊有專門的資料統計員進行人工統計的，場上每個球員都由一兩個人進行統計
4樓：
首先是一個寫技術統計表的，也就是純粹的得分統計，這算是最重要的一個，是法律檔案，如果出現問題，比賽結果報廢。一個操作記分板的(包括計時器)，一個操作24秒的外加上一個隊長，負責串聯這個團隊，報數，檢查是否出現錯誤，這是基礎配置。
進階配置多出一個記出手位置的，就是在出手的地方滑鼠點點或者點叉，左右鍵。
一個負責進攻/防守籃板的，這個純粹靠看，籃球看多了輕鬆寫意判斷。
一個負責助攻的，有些球員從一個球隊到另一個球隊助攻跳水也就是這個原因，這玩意純粹就看技術臺統計員對籃球的理解。通常這個人同時也負責搶斷蓋帽的統計，這些人任務其實也就是電腦上點滑鼠，注意力集中也很簡單。
上場時間是替補上場之前在技術臺註冊時候電腦自動計算的。
24s是兩個鍵，一個24一個14，然後再有一個開始暫停鍵。
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