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摘要：美国职业篮球联赛（National Basketball Association），简称美职篮（NBA），是由北美30支职业球队组成的男子职业篮球联盟，是美国四大职业体育联盟之一。作为最受欢迎的篮球联赛， 对篮球运动的推广起了巨大的推动作用，并在全球掀起了篮球的热潮， 因此对于 NBA 球员的数据分析很有意义。019-2020赛季的NBA常规赛已经进行了两个多月，在这两个多月的赛程里，各支队伍都打出了精彩的比赛，向球迷展示了他们超凡的球技、坚毅的品格和不屈的意志。作为备受国内球迷关注的赛事，撇开一切其他的新闻不管，球队的竞争力才是球迷所最关心的。本文将提取12项指标，通过描述统计，因子分析等方法，对截至12月12号的2019-2020赛季NBA常规赛30只队伍的竞争力进行综合评价。
关键词：体育竞技;描述统计分析;竞争力评价
一、NBA联赛数据发历程回顾
数据分析的本质就是了解历史预测未来。数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论进而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推 广，数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
从美职篮前身BAA成立至今其发展已有69年。早期的篮球比赛，列入统计比赛数据的有投篮出手、投篮命中、罚球出手、罚球命中、犯规，没有统计篮板球、抢断和封盖。如今，美职篮可以直接统计出一名运动员单场跑动距 离、速 度、突破次数和投篮区域等细节化数据。从某种程度来说美职篮的历史，也是一部数据发展史。
20世纪90年代之前，美职篮的统计数据形式单 一，只是对常规数据进行统计，统计方式为手写加收集。进入20世纪90年代，随着计算机技术的发展，美职篮的数据统计和管理更为成熟丰富，建立了成型的数据库，加入进攻手段、进攻区域、空位命中率、受干扰命中率等细节化 的数据。进入21世纪，篮球数据发掘得到进一步发展，开始依托高阶数据建立细粒度的运动员评价指标，运动员进攻完成方式、在场与否对球队的影响、关键时刻表现也被统计在列。自2010年至今，美职篮数据分析与高新技术结合更加密切，追踪数、可视化数据、成为主流趋势。 美职篮从基础的数据统计发展到科学、全面、专业的数据分析，为美职篮带来了更强的竞争力，推动了美职篮的发展。
二、球队综合竞争力指标
1、球队综合竞争力指标构建
作为已经发展了快70年的商业赛事，NBA的数据分析从上个世纪50年代就已经开始了，得分、篮板球、封盖等常规比赛指标均被统计在内，随着科技发展及商业化运营的生日，NBA的数据统计具有高科技化、全面化、深入化、和可视化的特点，尤其是自2013年开始逐步引入NBA赛场的SPORTVU系统，大大提升了NBA数据统计的全面性和准确性。
国内外各个体育行业的从业数据分析员对球队综合实力水平的评价指标体系进行了不少研究，每个分析员分析师都有其独特的分析指标及方式，比赛的数据分析理论已经非常成熟。在借鉴其他相关评价理论和评价方法的基础上，参考虎扑体育及腾讯体育的分析样本，本文将引用世界范围内都认可的数据指标来进行分析。选取11个基础指标作为指标体系：X1（投篮命中率），X2（三分球命中率），X3（罚球命中率），X4（进攻篮板），X5（防守篮板），X6（场均助攻），X7（场均失误），X8（场均抢断）X9（场均盖帽），X10（场均得分）X11（场均失分） ，选取全部30只球队的截至2019年12月14日的比赛数据作为分析内容，通过描述统计分析等方法，来对其的竞争力进行分析。
2、数据来源
本文选择了选取NBA30只球队的截至2019年12月14日的11项比赛数据，数据取自虎扑体育
三、各球队综合因子得分及分析
通过对30只球队的8个数据指标进行主成分分析和因子分析，X1（投篮命中率），X2（三分命中率），X3（罚球命中率），X4（进攻篮板），X5（防守篮板），X7（失误），X8（抢断），X9（盖帽），得到四个公共因子：
投篮能力F1，内线护框能力F2，进攻稳定性F3，外线动态防守能力F4有了对各个公共因子的解释，结合各个战队在公共因子上的得分和综合得分，我们可以的到以下结论：
（1）球队投篮能力的因子F1得分最高的五个战队依次分别是热火，绝世，雷霆，活塞，76人，其中热火和绝世1的得分为1.93和1.88高于其他队伍，魔术和尼克斯分别位列29和30位。就是说就投篮能力而言，热火和爵士是联盟里前二的队伍，魔术和尼克斯是联盟投篮最差的队伍
（2）内线护筐的因子F2得分最高的五个战队依次分别是雄鹿，湖人，76人，森林狼，快船。其中雄鹿和湖人的得分为2.45和1.98，冠绝联盟，说明这两支队伍的内线护框能力在联盟里数一数二。而骑士队的-1.85在聯盟垫底，其篮筐下的防守较为孱弱
（3）进攻稳定性的因子F3的得分最高的五只队伍为尼克斯，活塞，热火，雄鹿，鹈鹕，其中尼克斯的得分分为1.98，相较于其他队伍要高出许多，说明这尼克斯的进攻稳定性非常差，常常出现失误
（4）外线防守及失误的因子F4得分最高的五只队伍为老鹰，公牛，灰熊，76人和勇士其中老鹰和公牛的得分分别为1.86和1.73，远高于其他队伍，说明这两只球队在外线防守上更为凶悍但也常常伴随着失误。独行侠的得分排在最后，说明其场均的失误非常少，但是外线防守拼抢不凶悍。
参考文献：
[1]体育科学研究方法[M]. 高等教育出版社 ， 张力为[著]， 2002.
[2]体育用多元分析[M]. 北京体育大学出版社 ， 祁国鹰编著， 1998.
[3]2015～2016赛季NBA总决赛攻防技术统计分析[J]. 于志江，田雨泽.辽宁体育科技 . 2016（04）.
[4]2015～2016赛季CBA季后赛辽宁队与对手中锋攻防能力对比分析[J].于志江，田雨泽.辽宁体育科技 . 2016（05）.
[5]基于Python的“大数据分析与应用”课程教学模式探索[J].高志荣.计算机时代 . 2019（11）.
[6]2015-2017年NBA总决赛球队进攻战术设计及实施效果的研究[D].黄鹏.成都体育学院 . 2019.
[7]男篮世锦赛技术统计指标的主因子分析和R型聚类研究[J].李慧林.许昌学院学报.2009（02）.
关键词：体育竞技;描述统计分析;竞争力评价
一、NBA联赛数据发历程回顾
数据分析的本质就是了解历史预测未来。数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论进而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推 广，数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
从美职篮前身BAA成立至今其发展已有69年。早期的篮球比赛，列入统计比赛数据的有投篮出手、投篮命中、罚球出手、罚球命中、犯规，没有统计篮板球、抢断和封盖。如今，美职篮可以直接统计出一名运动员单场跑动距 离、速 度、突破次数和投篮区域等细节化数据。从某种程度来说美职篮的历史，也是一部数据发展史。
20世纪90年代之前，美职篮的统计数据形式单 一，只是对常规数据进行统计，统计方式为手写加收集。进入20世纪90年代，随着计算机技术的发展，美职篮的数据统计和管理更为成熟丰富，建立了成型的数据库，加入进攻手段、进攻区域、空位命中率、受干扰命中率等细节化 的数据。进入21世纪，篮球数据发掘得到进一步发展，开始依托高阶数据建立细粒度的运动员评价指标，运动员进攻完成方式、在场与否对球队的影响、关键时刻表现也被统计在列。自2010年至今，美职篮数据分析与高新技术结合更加密切，追踪数、可视化数据、成为主流趋势。 美职篮从基础的数据统计发展到科学、全面、专业的数据分析，为美职篮带来了更强的竞争力，推动了美职篮的发展。
二、球队综合竞争力指标
1、球队综合竞争力指标构建
作为已经发展了快70年的商业赛事，NBA的数据分析从上个世纪50年代就已经开始了，得分、篮板球、封盖等常规比赛指标均被统计在内，随着科技发展及商业化运营的生日，NBA的数据统计具有高科技化、全面化、深入化、和可视化的特点，尤其是自2013年开始逐步引入NBA赛场的SPORTVU系统，大大提升了NBA数据统计的全面性和准确性。
国内外各个体育行业的从业数据分析员对球队综合实力水平的评价指标体系进行了不少研究，每个分析员分析师都有其独特的分析指标及方式，比赛的数据分析理论已经非常成熟。在借鉴其他相关评价理论和评价方法的基础上，参考虎扑体育及腾讯体育的分析样本，本文将引用世界范围内都认可的数据指标来进行分析。选取11个基础指标作为指标体系：X1（投篮命中率），X2（三分球命中率），X3（罚球命中率），X4（进攻篮板），X5（防守篮板），X6（场均助攻），X7（场均失误），X8（场均抢断）X9（场均盖帽），X10（场均得分）X11（场均失分） ，选取全部30只球队的截至2019年12月14日的比赛数据作为分析内容，通过描述统计分析等方法，来对其的竞争力进行分析。
2、数据来源
本文选择了选取NBA30只球队的截至2019年12月14日的11项比赛数据，数据取自虎扑体育
三、各球队综合因子得分及分析
通过对30只球队的8个数据指标进行主成分分析和因子分析，X1（投篮命中率），X2（三分命中率），X3（罚球命中率），X4（进攻篮板），X5（防守篮板），X7（失误），X8（抢断），X9（盖帽），得到四个公共因子：
投篮能力F1，内线护框能力F2，进攻稳定性F3，外线动态防守能力F4有了对各个公共因子的解释，结合各个战队在公共因子上的得分和综合得分，我们可以的到以下结论：
（1）球队投篮能力的因子F1得分最高的五个战队依次分别是热火，绝世，雷霆，活塞，76人，其中热火和绝世1的得分为1.93和1.88高于其他队伍，魔术和尼克斯分别位列29和30位。就是说就投篮能力而言，热火和爵士是联盟里前二的队伍，魔术和尼克斯是联盟投篮最差的队伍
（2）内线护筐的因子F2得分最高的五个战队依次分别是雄鹿，湖人，76人，森林狼，快船。其中雄鹿和湖人的得分为2.45和1.98，冠绝联盟，说明这两支队伍的内线护框能力在联盟里数一数二。而骑士队的-1.85在聯盟垫底，其篮筐下的防守较为孱弱
（3）进攻稳定性的因子F3的得分最高的五只队伍为尼克斯，活塞，热火，雄鹿，鹈鹕，其中尼克斯的得分分为1.98，相较于其他队伍要高出许多，说明这尼克斯的进攻稳定性非常差，常常出现失误
（4）外线防守及失误的因子F4得分最高的五只队伍为老鹰，公牛，灰熊，76人和勇士其中老鹰和公牛的得分分别为1.86和1.73，远高于其他队伍，说明这两只球队在外线防守上更为凶悍但也常常伴随着失误。独行侠的得分排在最后，说明其场均的失误非常少，但是外线防守拼抢不凶悍。
参考文献：
[1]体育科学研究方法[M]. 高等教育出版社 ， 张力为[著]， 2002.
[2]体育用多元分析[M]. 北京体育大学出版社 ， 祁国鹰编著， 1998.
[3]2015～2016赛季NBA总决赛攻防技术统计分析[J]. 于志江，田雨泽.辽宁体育科技 . 2016（04）.
[4]2015～2016赛季CBA季后赛辽宁队与对手中锋攻防能力对比分析[J].于志江，田雨泽.辽宁体育科技 . 2016（05）.
[5]基于Python的“大数据分析与应用”课程教学模式探索[J].高志荣.计算机时代 . 2019（11）.
[6]2015-2017年NBA总决赛球队进攻战术设计及实施效果的研究[D].黄鹏.成都体育学院 . 2019.
[7]男篮世锦赛技术统计指标的主因子分析和R型聚类研究[J].李慧林.许昌学院学报.2009（02）.