nba小前锋(NBA小前锋球员数据简单分析)

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数据分析在生活中有着极其重要的应用，比如电影中常见到的各种赌局如轮盘赌、德州扑克以及随处可见的彩票投注站等。

经过概率计算，我们能知道，我们在押注或者买彩票的时候，我们中奖的概率有多大，赢得期望是多少，这些都是统计学在生活中的应用。

本文中将从NBA小前锋位置各个球员数据入手，通过统计学的各个指标来判断球星与普通球员的区别。NBA本身已有完善的统计分析，本文只是一个篮球的小白的个人观点nba小前锋，望知乎大牛勿喷。

本文所用数据从新浪NBA数据库中获取，为2020-2018赛季小前锋位置各球员的常规赛平均数据，数据如图1所示。

图1. 2020-2018赛季小前锋位置球员平均得分

我们来判断一个NBA球员是否能力超强时，得分总是我们考虑的第一个因素。图1排名顺序为赛季平均得分的降序，共获取100位小前锋位置的数据。前几位为我们耳熟能详的球星：詹姆斯、字母哥、书包杜、泡椒等。

从得分能力来看，球星的得分远高于一般球员，那么如何衡量这100位小前锋的得分得分能力呢？我们选取均值作为一个参考量，用于观测球星与其他球员得分能力对比，利用excel均值函数，可知2020-2018赛季小前锋位置的平均得分为

9.043

即100位球员的平均得分仅为9.043分，也就是说我们的超级巨星的得分要远高于球员的平均水平，这大概是他们被称为巨星的原因之一。

从统计学知识可知，均值具有一定的欺骗性，往往不能准确反映实际情况（参考我与悔创阿里杰克马的薪水平均），那么我们换一个统计学数据--中位数来看看这100位小前锋位置的数据如何，

7.775

中位数是数据经过从小到大排序后得到的中间一位数据，我们经过排序后得到的中位数7.775明显的要小于均值，那么我们可以得到一条大概能反映出球员水平的曲线，如图2所示。

图2：均值与中位数相对位置示意图

由图2可知，整体数据向右偏时，均值才会大于中位数，也就是说大部分小前锋球员部分球员得分高nba小前锋，从而导致数据向右存在拖尾现象，这一点可以从得分直方图中可以得到。

图3 得分直方图

从图3中也可以看出，有89名球员球员得分在1.14-16.656之间，占到总球员的89%，平均分在21.828以上的仅有4名球员，也就是我们开篇提到的詹姆斯、字母哥、书包杜以及泡椒。

当然了，得分高不一定代表真实实力，比如给某个球员无限的出手权说不定得分能更高呢，所以在评价球员时，我们也需要考虑下他的出手数目。

经过计算，所有球员的平均出手次数为7.4491次，接下来我们求取出手次数的中位数，本次求取中位数我们采用excel的四分位函数quartile.inc(array,quart)计算，quartile.inc()函数第二个参数为计算四分位数的第quart四分位数，quartile.inc(array,2)则为第2四分位数，也就是我们的中位数。这里我们采用箱型图，主要用于描述数据的分散情况。

图4出手次数箱型图

从图4中可以看到，有25%的球员出手次数低于3.695次，有50%的球员出手次数在3.695至10.665次之间，而出手最多的球员达到了19.27次是第3四分位数的近2倍，从表格中可以看到出手最多的还是这哥四个：詹姆斯、字母哥、书包杜以及泡椒。出手多好像得分确实多，也不是一个强有力的证据证明是一个优秀的球员呀。

NBA有个重要的指标好像叫做出手平均得分（具体忘记了==），用于衡量球员每次出手能够得到的分数，如果我出手平均得分说明我手感出色，命中率高，那当然就可以获得更多的出手权了。经过计算，我们得到

图5 每次出手平均得分图

图中可以看到有个异常值3远远偏离一般水平，经过检查数据我们发现原来上场次数极少，就投中了一个3分。我们不能仅凭借这一项就把他定义为super star，毕竟我们要看的是多场次的平均水平，这也为我们提醒一点，在拿到数据进行分析之前需要做数据预处理，将异常数据剔除，保证我们分析结果的可靠。

我们在筛选出出手次数＞5的球员后，出手一次平均得到1.201分，中位数为1.209分，绘制得到平均出手得分直方图，如图6所示，大部分球员处于（1.1-1.3]之间，也就是说大部分球员出手1次可以得到的分数在1.1分~1.3分，而我们的球星如杜兰特（1.466）、詹姆斯（1.425）、字母哥（1.437）则要远高于平均得分及中位数，可能这也是他们能得到大量出手次数的原因之一。

一个NBA球员的价值不能单从得分角度去衡量，也不能简单从几个指标去分析。本文只是来简单的分析球星体现出的价值（得分、出手、出手平均得分）方面，毫无贬低任何球员的意思。

写的较为仓促，有不妥的地方提出批评意见！

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