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nba球員進階數據的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦ToddZolecki寫的 不完美的墜落:羅伊‧哈勒戴 和SethStephens-Davidowitz的 數據、謊言與真相:Google資料分析師用大數據揭露人們的真面目都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自堡壘文化 和商周出版所出版 。

東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 許晉雄所指導 賀彥銘的 利用機器學習的方法預測比賽的勝率-以 NBA 常規賽為例 (2021),提出nba球員進階數據關鍵因素是什麼,來自於比賽預測、XGBOOST、決策樹、SVM支持向量機、KNN。

而第二篇論文中國文化大學 體育學系運動教練碩博士班 吳慧君所指導 李依蒨的 優秀女子籃球選手專項體能與進階攻守數據之關係 (2020),提出因為有 運動傷害、運動表現、球權佔有率、前十字韌帶的重點而找出了 nba球員進階數據的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了nba球員進階數據,大家也想知道這些:

不完美的墜落:羅伊‧哈勒戴

為了解決nba球員進階數據的問題,作者ToddZolecki 這樣論述:

兩屆賽揚獎得主、達成完全比賽與無安打比賽的MLB名人堂傳奇──羅伊‧哈勒戴 他華麗又急速消逝的人生, 如同他招牌的伸卡球,快速下墜,消逝於眾人眼底……   羅伊‧哈勒戴的棒球故事是獨一無二的。   他從小就是超級巨星的命。一路從一九九五年在選秀會上在首輪獲選,再到一九九八年差點在生涯第二次先發就投出無安打,兩年後又跌到谷底,創下棒球史上最慘的單季成績,差點離開棒球界。   從來沒有一位名人堂投手曾經歷過這麼艱難的低潮。但哈勒戴勇於改變,從投球機制和心理建設,他將其全數重新改造,讓自己晉升為史上最強投手之一。   他在二○○三年和二○一○年兩度拿下了投手最高榮譽的賽揚獎,甚至在二○一

○年分別達成完全比賽與無安打比賽的王牌成績,在二○一三年因傷退休之際,更是所有記者、媒體、球員、球迷心中認定的準名人堂選手。   然而在二○一七年,他的人生驟然下墜,一場駕機失事意外讓許多人感到痛心,隨之而來的調查也帶出了許多令人費解的疑問:他究竟是經歷了什麼樣的歷練與痛苦後才站上巔峰?以及,他究竟是個什麼樣的人?   作者與哈勒戴的家人、朋友、教練、隊友和對手們進行超過一百次訪談,還有與哈勒戴的妻子布蘭蒂有深度的對話,深度考究資料,蒐羅許多未公開的哈勒戴自我剖析。這本書紀錄了哈勒戴在二○一七年過世前,他在多倫多與費城的精彩棒球生涯,還有他青春期、人生低潮還有回饋棒球的動機與成就偉大人生哲

學。   這本自傳記錄了哈勒戴追求卓越的過程,不只是啟發許多學生球員與大聯盟球員效法,同時也向這位偉大的投手、隊友和父親致敬。 名人推薦   專文推薦   棒球作家 文生大叔   緯來體育台主播 李秉昇   感動盛讚   美國職棒球星 王建民   美國職棒球星 郭泓志   運動媒體網紅 卓君澤   運動視界主編 楊東遠   知名棒球Youtuber 台南Josh   職棒球星 周思齊   棒球球評 潘忠韋   MLB聖地牙哥教士隊台灣區球探 耿伯軒   棒球作家 張尤金   暢銷作家 啾啾麥   資深球評 曾文誠   前體育台主播/現任網路體育節目主持人 常富寧 各界好評   「羅

伊‧哈勒戴的故事富有層次,陶德·左勒茨基無懼地一層一層地剝開,完整呈現他的一生。」──傑森‧史塔克(Jayson Stark)《運動員 The Athletic》記者   「陶德·左勒茨基的漂亮之作,完美地描繪出哈勒戴勇猛而且值得信賴的個性,用隊友、父親、丈夫和朋友不同角色來呈現哈勒戴場內場外的一生。」──小魯本‧阿瑪洛(Ruben Amaro Jr.),前費城人總經理   「陶德·左勒茨基寫得真好。」──丹‧普萊薩(Dan Plesac),大聯盟聯播網球評、哈勒戴前隊友   「激推。」──約翰‧巴爾(John Barr),ESPN 的哈勒戴紀錄片主持人《不完美:羅伊‧哈勒戴的故事》

  「不管是藍鳥球迷或是費城人球迷,只要你是棒球迷,這本都值得一讀。完美地寫出哈勒戴的故事。」──丹‧舒爾曼(Dan Shulman),ESPN 與藍鳥隊轉播團隊主播   「超棒的書,我推爆!」──達斯帝‧沃森(Dusty Wathan),費城人三壘指導教練   「非常推薦。在兩天內我就讀完了,陶德的蒐集資料非常詳細,而且細膩處理這個傷心又複雜的人生故事,令我折服。」──傑西‧杜埃帝(Jesse Dougherty),《華盛頓郵報》   「一讀就停不下來了。」──班‧戴維斯(Ben Davis),費城人隊轉播團隊主播   「如果你想要深度了解哈勒戴,你一定要讀這本書,鉅細彌遺又精彩。

」──葛雷格‧切斯洪(Gregor Chisholm),《多倫多星報》   「震撼之作。」──約翰‧克拉克(John Clark),費城地方電視台 NBC Sports 主播   「左勒茨基優美地且崇敬地描繪出哈勒戴的形象。引人入勝,鉅細彌遺,帶領讀者進入到主角的世界。」──《多倫多太陽報》   「神作!」──安傑洛‧卡達迪(Angelo Cataldi), 費城體育電台 SportsRadio 94WIP Philadelphia 主持人   「左勒茨基的作品鉅細彌遺地呈現出名人堂投手哈勒戴的一生, 看到他受到父親啟發,畢生投入在棒球、訓練和飛行的熱忱。讀這本書就像重演一次哈勒戴的輝

煌生涯,透過他的文字,完全比賽和季後賽面對辛辛那提紅人的無安打比賽如同在你眼前上演。就用這本書來緬懷哈勒戴的偉大和超強的鬥志吧。」──包柏‧布魯克歐弗(Bob Brookover), 《費城詢問報》

nba球員進階數據進入發燒排行的影片

裡面有一點嚴重講錯了.....歷史上菜鳥年得分超過20分的有...48位不是30位,我忘記我找資料的時候有把年代過遠的排除掉了,然後純論得分最多也不是MJ,甚至有其他六位比他多,對....這點也錯了,但不影響我最後的看法啦,因為裡面數據是有參考一些進階數據去做衡量,年代過遠的球員無法用進階數據去衡量,所以...這個嚴重的失誤很抱歉。


[bgm track]:
Colossus by Wydron https://soundcloud.com/wydron
Creative Commons — Attribution-ShareAlike 3.0 Unported— CC BY-SA 3.0
https://creativecommons.org/licenses/...
Music promoted by Audio Library https://youtu.be/aa5mC46xqEU


#Doncic #Jordan #andMore

利用機器學習的方法預測比賽的勝率-以 NBA 常規賽為例

為了解決nba球員進階數據的問題,作者賀彥銘 這樣論述:

本研究的主要目的是通過 Basketball-reference 網站提供的 NBA2003-2004 賽季至 2018-2019 賽季常規賽首發球員的場均基本參數或進階參數以及新增的 EFF、GmSc 和 Poss 三項進階參數,分別使用 XGBOOST、決策樹、SVM 支持向量機以及 KNN 進行預 測季後賽球隊在主場情況下的比賽勝負和判斷 3 項進階參數是否是球隊主在場情況下的 比賽勝負的關鍵因素並找出其他影響比賽勝負的關鍵因素,最後利用混淆矩陣和 F1 Score 進行評估實驗模型的準確率。實驗發現通過 XGBOOST 權重計算得到客場球員助 攻數(AWAY_AST)、主場球員每次投

籃罰球獲得率(HOME_FTr)和客場球員投籃中三 分球的比率(AWAY_3PAr),是影響比賽勝負較高的參數,新增加的 EFF、Gmsc 和 Poss, 從本次研究來看由於三項參數在後續的實驗中的權重較低,導致三項參數對球隊勝負的 影響較小實驗效果相對不明顯。從六項評估指標來看預測某一支球隊在主場情況下的比 賽勝負的準確率在 60%左右,每一次的實驗預測效果 F1 Score 在 70%左右,若從單個球 隊來看,四個模型對活塞隊(DET)的比賽勝負預測實驗效果最佳。

數據、謊言與真相:Google資料分析師用大數據揭露人們的真面目

為了解決nba球員進階數據的問題,作者SethStephens-Davidowitz 這樣論述:

▍誠品書店當月選書▍城邦讀書花園當月選書▍亞馬遜非文學類當月選書▍亞馬遜 2017 年年度最佳商管書▍《財星》雜誌當月最佳商業書籍▍《紐約時報》暢銷書▍《經濟學人》《紐約郵報》《圖書館期刊》等多家媒體推薦★大數據下的真實人性!★結合《精準預測》的大量資訊分析、《異數》的敘事風格,以及《蘋果橘子經濟學》的機智風趣。★ Google 前資料分析師描寫大數據最令人信服、深具挑釁,甚至令人捧腹大笑的一本書!人們謊報在回家途中喝了多少酒,謊稱自己多常上健身房和新鞋子買多少錢,就連沒看過的書也說自己有看過。沒生病卻打電話請病假,說再聯絡卻不再聯絡。人們說事情跟你無關,但其實就跟你有關。

明明不愛你,卻騙你說愛你。心情不好時卻說自己很開心,明明喜歡男人,卻說自己喜歡女人。人們對朋友說謊、對老闆說謊、對子女說謊、對父母說謊、對醫生說謊、對老公說謊、對老婆說謊,也對自己說謊。作者證明大數據提供一種前所未有的方式,讓我們窺探人們的內心世界,因為人們透過鍵盤才會在無意中私密地坦承千奇百怪的事情。歐巴馬當選表示美國的種族歧視緩解了?錯!黑人球員進入職業運動殿堂是貧困孩子奮發向上的勵志故事?大部分不是!挑選賽馬最重要的參考依據是血統?不!父母對待兒子和女兒的態度不一樣嗎?不一樣!佛洛伊德說夢境中的事物都有性意涵,這是對的嗎?很可能不對!回答問卷、民意調查、接受採訪、臉書貼文──我們都有可能

說謊;但是你的搜尋行為可不會說謊!大數據,呈現我們每個人、每秒鐘無意識的反射!  無論是嚴肅或日常的議題,如今我們已有途徑能解答不久之前因種種原因(例如缺乏數據,或單純不敢提問)還未能解答的問題。  四年前,作者還是哈佛經濟系博士班學生,正努力找尋論文題目。有天早上,他發現 Google 基本上已為所有研究者備好所需的資料,也就是說,Google 是全球人類興趣資料庫的集中地,這些資料簡直就是任何對人類行為感興趣的人夢寐以求的:從我們每個人每天的網路搜尋中找到行為模式。然而,這些資料早已存在好些時日,卻從未有任何報章雜誌對其有過深刻的報導與研究。  作者深入研究 Google、推特(Twitt

er)、臉書(Facebook)、警察局紀錄、電影票收據、維基百科、色情網站、棒球球員個人成績表,和你想像不到的數位與傳統資料來源之後,發現這些資料來源有個共通的特點:他們提供的是大數據,亦即我們每個人每秒鐘無意識的反射,而非根據民意調查而來的一小部分民眾的意見樣本。  網路上的新數據,也就是數十億人在 Google、社群媒體、約會網站,甚至色情網站留下的數位足跡,最後會揭穿事實真相。這些不僅是新類型的數據,更有些是「誠實」的數據,在匿名機制下,彷彿四下無人時,人們才會吐露自己最真實的想法,以及真正想問的尷尬問題。這類數據就像數位版的「誠實豆沙包」,讓人們表達出自己的無性婚姻、個人精神健康問題

、不安全感、受虐,以及對黑人或穆斯林的憎惡。透過分析這座數字金礦,我們現在可以了解人們真正在想什麼,真正想要什麼,以及真正做了什麼。  作者在本書中展示,要從數據中獲得寶貴資訊,最關鍵的一點是:你必須問對問題。而大數據有四大關鍵力量可以協助:  ⒈大數據能讓你將數據切割分解,讓你見微知著及獲得具體的見解。  ⒉新的資料來源通常包括新類型的變數,比現存變數更能幫助我們了解複雜關係,並充分利用。  ⒊新的數位資訊能提供我們生活的真實樣貌,而非我們希望自己呈現給外人的形象。  ⒋大數據易於與實驗結合,使我們能測試因果關係,而非僅是相關性。  進入網路新時代的這幾十年以來,我們在健康、道德、勞動市場、

商業、恐怖主義、性別,以及種族等議題上有長足的認識。我們的數位足跡已把整個世界變成一個實驗室,本書將呈現出這場數位革命如何為我們每個人打開找尋隱藏真理的大門,一窺人們的內心世界,提出大數據時代真正的洞見。  本書以極具啟發性的觀點解讀大數據,並以各式各樣有趣的案例忠實呈現網路世界與當代社會的現況,讓我們得以重新認識自己與這個世界。專業人士推薦▍苗博雅(《阿苗帶風向》主持人)專文推薦▍張鐵志(文化與社會趨勢觀察家)、馮勃翰(台大經濟系副教授)誠實推薦專業人士推薦語▍《阿苗帶風向》主持人苗博雅:「透過作者風趣的文筆,我們知道大數據搭配電腦運算,有嶄新的力量……作者雖然醉心於以新穎方式分析海量數據,

但他仍然在書中誠實地提醒讀者大數據的各種『能與不能』……本書的優點:簡明、幽默、易懂。只要讀者能夠看到最後一頁,勢必有所收穫。」▍哈佛大學榮譽退休校長暨諾頓講座教授勞倫斯‧桑默斯(Lawrence Summers):「《蘋果橘子經濟學》(Freakonomics)和《魔球》(Moneyball)都要靠邊站了。這本精彩傑作是說明大數據結合聰明才智如何撼動世界的最佳示範。閱讀這本好書,會讓你以嶄新的方式看待生活。」▍《人性中的良善天使》作者史蒂芬‧平克(Steven Pinker):「研究思維的一種嶄新方式,史蒂芬斯—大衛德維茲的發現一次又一次地顛覆我對自己國家和同胞先入為主的看法……這本書真是太

令人著迷了。」▍《蘋果橘子經濟學》合著者史蒂芬‧李維特(Steven Levitt):「針對大數據揭露人們日常生活真相做出絕頂聰明又機鋒處處的探索。史蒂芬斯—大衛德維茲是我見過最會善用數據說故事的高手。」▍《我們是誰?大數據下的人類行為觀察》作者克里斯汀‧魯德(Christian Rudder):「對於我們生活的數據進行振奮人心又引人入勝的審視……大數據會徹底推翻你對人們的既定印象,真相會讓你畏縮、暗自竊笑並搖頭嘆息。」▍《注意力商人》(The Attention Merchants)作者吳修銘(Tim Wu):「《數據、謊言與真相》仰賴大數據迅速拆穿我們自以為文明的假象。一本讓人既著迷又震驚

,時而駭人聽聞的傑作。最棒的是,讓真相一覽無遺。」▍史丹佛大學經濟學教授拉吉‧切提(Raj Chetty):「《蘋果橘子經濟學》的增強版,這本書顯示大數據如何能針對重要有趣的問題,提供我們驚人的新答案。史蒂芬斯—大衛德維茲以機智俐落的方式提供數據分析,為構成社會科學的大數據提供精闢出色的介紹。 」▍拉扎德投資銀行(Lazard)董事總經理暨前國會預算辦公室主任彼得‧奧薩格(Peter Orszag):「傑作!!!作者妙筆生花敘述透過大數據進行的一場寓教於樂之旅。這場旅程剛好為人類行為本身提出一個重要的新觀點。如果你想了解我們居住的世界正在發生什麼事,甚至是了解你的友人究竟怎麼回事,你就該從頭到

尾看完這本書。」

優秀女子籃球選手專項體能與進階攻守數據之關係

為了解決nba球員進階數據的問題,作者李依蒨 這樣論述:

本研究以參加第十五季 WSBL(Women's Super Basketball League)女子超級籃球聯賽 10 名選手及 108 UBA(University Basketball Association)中華民國大專院校籃球運動聯賽女生甲一級 10 名選手,共 20 名為研究對象。研究目的為:一、探討第十五季 WSBL 女子超級籃球聯賽及 108 UBA 中華民國大專院校籃球運動聯賽女生甲一級優秀女子籃球選手專項體能與進階攻守數據之相關。二、比較第十五季 WSBL 女子超級籃球聯賽及 108 UBA 中華民國大專院校籃球運動聯賽女生甲一級優秀女子籃球選手不同受傷程度選手專項體能之差

異。三、比較第十五季 WSBL 女子超級籃球聯賽及 108 UBA 中華民國大專院校籃球運動聯賽女生甲一級優秀女子籃球選手不同受傷程度選手進階攻守數據之差異。將第十五季 WSBL 及 108 UBA 女生甲一級聯賽之攻守數據,帶入進階攻守數據公式中分析統計,及專項體能測驗所有資料彙整。以 Pearson 積差相關探討優秀女子籃球選手專項體能與進階攻守數據之相關,以獨立樣本 t-test 比較優秀女子籃球選手不同受傷程度選手專項體能與進階攻守數據之差異,顯著水準為 α= .05 。研究結果得知:一、專項體能與進階攻守數據相關之結果,僅在球權佔有率(usage percentage, USG%)與

負重反向跳高度達正相關(r = .629)達顯著(p