3、篮球数据分析：利用数据挖掘提升球队表现

篮球数据分析：利用数据挖掘提升球队表现

1. 引言

数据挖掘在众多领域都有广泛应用，体育行业也不例外。篮球作为一项热门运动，产生了大量关于球员、球队、比赛和赛季的统计数据。球队经理希望通过分析这些数据，预测球员未来表现，将球员分配到合适的训练组，从而提高球员和球队的表现，获取更高的利润。

NBA 作为美国三大主要联赛之一，其提供的丰富数据使其成为理想的研究对象。一个赛季有超过 1200 场比赛，且球员在不同位置的表现数据都可获取。为了从这些数据中提取有价值的信息，可运用聚类、分类和回归等数据挖掘任务。本文主要有两个目标：一是研究新球员的引进，通过对球员表现进行聚类，确定球队需求，找出能弥补球队弱点的球员；二是确保所选球员表现稳定或提升，通过预测其未来表现和成本，做出正确决策。

2. 相关工作

2.1 球员表现影响因素研究

有研究使用线性回归来确定对球员表现有潜在影响的变量。先使用线性混合模型（LMM）根据固定和随机效应变量对得分（P）进行建模，再使用广义线性混合模型（GLMM）对获胜得分（WS）进行建模。结果表明，上场时间、使用率和球队质量差异等变量对 P 和 WS 有影响。

2.2 球员组合对球队连胜的影响

有研究使用 k - 均值算法将球员按水平分组，研究“Big 2’s”或“Big 3’s”对球队连胜的影响。通过回归模型测量这些组合对球队获胜的影响，发现球队前 2 名和前 3 名球员的组合对球队成功有显著影响，并指出哪些组合表现出色，哪些组合表现不佳。

2.3 球队收入与胜利的关系

有研究使用回归方法研究球员效率评级（PER）与球队获胜和收入之间的关系。结论是防守