[文章摘要] CourtVision: New Visual and Spatial Analytics for the NBA

来源:互联网 发布:喀秋莎火箭炮 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/19 04:52

文章:CourtVision: New Visual and Spatial Analytics for the NBA
作者:Goldsberry, Kirk
来源:2012 MIT Sloan Sports Analytics Conference


本文展示了CourtVision,利用空间分析和可视分析技术来分析NBA球员和球队的各项数据。


长期研究包括:
1,可视化球员和球队各指标的空间变化
2,设计空间度量(spatial metric)来量化球场表现
3,实现一个空间感知模型,来预测面对不同球队时的球员和球队表现
4,将这些结果转换为通俗易懂的方式





目前指标如命中率(Field Goal Percentage,FG%)没有考虑空间。


命中率最高的大部分是内线选手,但它们是最好的射手吗?


优秀球员如Ray Allen等能从很多不同的地方投篮,这是所谓的Range,即射程。


目标:
1,量化该指标
2,可视化该指标。


将投篮区域化分为网格,用Spread指标来度量球员在不同区域的投射。
Spread衡量球员总体的投射区域。





Range指标衡量球员在不同区域的得分能力。




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