Toronto Raptors 的成功是偶然嗎? The Power of SportVU

Credit: COREY SIPKIN/NEW YORK DAILY NEWS

今年季後賽第一輪Toronto Raptors跟Brooklyn Nets 廝殺到第七戰才以1分飲恨敗北。沒有人預期他們會打的那麼好。上一季只有34勝但是這一季攀至東區第三的位置。面對滿是明星球員的Nets,整體球員薪資比Nets少30%,他們是怎麼辦到的?答案是數據分析。這一切要從Rudy Gay說起。

在Raptors時期,Gay的球權使用率高達31%。這數據比Kevin Durant、Carmelo Anthony和LeBron James三位頂級小前鋒都還要高。他正朝著創下使用率的生涯新高的紀錄邁進。可是同時他在效率數據方面也創下生涯新低。Gay整體的命中率是39%。

Credit: The Rudy Gay Principle


當Gay在場上時,球隊每100個球權可以得到104.9分。但是當Gay不在場上時,球隊每100個球權可以得到111.5分。這之中有6.6分的差距。除此之外,當Gay不在場上,團隊的Effective FG%(有效命中率 = (兩分球命中次數 + 0.5 * 三分球命中次數) / 總投球次數)從46.7%提升到50.5%(見下圖)。在交易Gay之前Raptors的戰績是6勝12敗。




各種數據顯示沒有Gay的Raptors比有Gay的更有效率。這是無法接受的。在2013年底時決定把隊裡的唯一明星球員(與Aaron Gray 和 Quincy Acy)交易至Sacremento Kings換來John Salmons, Greivis Vasquez、 Patrick Patterson and Chuck Hayes。對於蜀中無大將的Raptors,他們卻打出隊史紀錄的48勝34敗的佳績,拿到大西洋分區冠軍。事隔6年,Raptors再次打進季後賽。他們是怎麼辦到的?很多人其實知道Raptors已經"偷偷的"運用SportVU收集並進行分析。

SportVU是 "一套由 STATS 這家公司發展出的動態攝影系統。這本來是一項軍武技術,它是由一位以色列的飛彈科學家 Miky Tamir 在 2005 年左右發展出來的。他把本來用於飛彈追蹤和光學識別的技術用來分析以色列的足球賽。2008年,一家美國的公司 STATS買下了這項技術,並且把它應用在籃球比賽上。" (轉至PPT NBAGM板)

Raptors是早期開始善用SportVU分析數據的球隊(Rockets跟Spur也是數據的愛好者)。數據分析已經成為NBA的趨勢。傳統的籃球數據無法為球團或是教練提供任何幫助球隊有所提升。Raptors使用SportVU來檢查正確的防守輪換,或是在什麼情況下出手是好的選擇。如以下例子:


這是Pacers的拆檔戰術。藍色的是進攻球員,白色的是防守球員,無色的是防守球員"應該"要防守的位置。運用科技以及蒐集的資料,分析師可以算出球員應該要防守的位置。在其中一場對上Pacers的比賽中,George Hill(藍色15號)跟David West(藍色21號)在左側進行拆檔並且得分。下面影片顯示出了兩個錯誤。第一個錯誤:白色15號球員協防藍色15號球員是錯誤的選擇,因為藍色21號球員變得無人防守。第二個錯誤:此時白色15號球員應該上前補防(無色15號),白色22號球員會網中線移動協防。可是這兩個都選擇不動,因此藍色21號球員在中距離出手輕鬆得分。

透過這樣的系統,教練團可以分析球員在面對不同的情況的防守觀念。球員是喜歡在拆檔後協防持球者,還是會積極的回到原來防守的身邊?球員是習慣逼持球者往底線走,還是逼持球者往中間人群多的走?教練得知球員的習慣後會以恰當的方式矯正球員正確的站位與觀念。Raptors的高層相信以蒐集大量的資料的方式來分析出如何輪替防守可以最有效的阻止敵方得分。

一些Raptors在用數據分析得到的結果:


  • 一個28%的三分球比一個42%的中距離跳投更有效益。雖然這不是絕對的,但是各個研究顯示三分球的進攻籃板比中距離的進攻籃板還要容易抓。
  • 研究敵方球隊用哪些戰術時最有效率。譬如,Spur的Tony Parker場均使用36次拆檔戰術。Parker在拆檔後的命中率為50.2%(今年只有6人命中率超過50%)。
  • Raptors認為單打(isolation)是有效率的。一般的觀念是單打是非常沒有效率的。Synergy(每個NBA球隊都在用的數據追蹤工具)也顯示如此。但是會得到這樣的結果是因為Synergy只追蹤了投籃者的命中率。但是如果考量到後面的因果因素,單打可以是一個有效的戰術。像是傳球給外圍有空檔的球員,接著球員切入籃下幫其他隊友製造出更大的空檔,然後輕鬆的投進三分球。
  • 上一個點的理論也可以用在低位單打上。低位單打也不是ㄧ個有效率的得分方式,但是考量到後面連帶起的因果,低位單打也是一個效的戰術。
  • Raptors發現Jamal Crawford是單打最有效率的球員。平均36分鐘的上場時間,Crawford實行8.5次的單打。當Crawford使用單打戰術時,Clippers平均一個球權可以得到1.36分(NBA的平均是1.02分)。但是Crawford打拆檔的效率是聯盟的後段班。
運用數據來分析一個球員很重要的一點是要排除偏見。Amir Johnson給大家的印象是空有體能、不用頭腦打球的球員,而且這種球員在聯盟裡到處都是可以隨時被取代。可是Raptors並不這樣認為。Johnson的影響力是在傳統數據上看不到的。根據ESPN的實際正負值(Real plus-minus:實際正負值測量球員在場上時球隊的得失分),Johnson排名在第十,而前九名有七個是明星球員,剩下的兩名當中其中一名場均只打16.7分鐘。Johnson沒有出色的得分能力,但是在防守方面有很大的貢獻。出賽超過60場並場均超過24分鐘的球員裡,當Johnson在籃底下進行防守時,敵隊在籃框附近的命中率是47.9%。排在Johnson前面一名的是47.8%的Dwight Howard。除此外這一季出賽超過60場並場均超過24分鐘的球員裡,Johnson有45.5%的機率搶贏有人爭搶的籃板(排名第六)。由此可見Johnson的卡位功夫是很扎實的。



在後Chris Bosh時代Raptors正在走向正確的道路。我從Basketball-Reference取下來一些Raptors今年的數據(括號裡面的數字是聯盟排名):

每場總得分: 101.3 分(13)

敵隊每場總得分: 98.0 (7)

Pace(進攻步調): 91.8 (23)

Offensive Rating(進攻水平):108.8 (9)

Defensive Rating (防守水平): 105.3 (9)

Net Rating(進攻水平-防守水平):+3.5 (9)

Free Throw Attempt Rate(防球次數水平):0.306 (6)

Effective FG% (有效命中率):49.8 % (15)

這一季它們進攻與防守水平排在聯盟排名前十,是東區唯一達到此成就的球隊。這一季的Offensive Rating從上一季的105.9進步到108.8,Defensive Rating從上一季的107.5進步到105.3!

Raptors的進攻組織者Kyle Lowery的進攻水平從2012-13年的110進步到2013-14年的118(生涯新高)。新生代灌籃好手Terrence Ross的進攻水平從98進步到107,有效命中率更是從47.8%進步到53.1%!而高層寄以厚望城為明日之星DeMar DeRozan的進攻水平則是從2011-12年的100進步到2012-13年的105再到2013-14年的110。這一季DeRozan的Net Rating也正式從負的到+3。可是DeRozan要用到將近18顆球才能得到22.7分(聯盟第十)。而且他的得分效率是前十名裡最低的,有效命中率只有45.3%,遠低於球隊的49.8%。如何更聰明的出手選擇以及改善投籃命中率是DeRozan與Raptors教練團最大的課題。



前一季Raptors只打出34勝48敗,但這一季戰機反了過來變成是48勝34敗。Raptors的進步是大家有目共睹。只是沒有人想到他們可以得到東區第三的寶座。除了球員的努力之外,高層引進數據分析也是很重要的一環。以往教練團只能用肉眼以及其他方式來察看球員的體能狀況跟場上的表現。但是SportVU提供更科學、更準確、更即時的數據讓教練團可以更清楚的掌握球員的狀況,讓教練團規劃球員以及球隊的訓練項目以及練習量。除此之外,在這球團老闆天天喊窮的年代,這些數據提供高層更有見解的資料跟籌碼來跟球員談判薪資。第一波的"受害者"是義大利狀元Andrea Bargnani跟Rudy Gay。數據分析可以帶Raptors走多遠,請讓我們拭目以待。


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參考資料:

http://grantland.com/features/the-toronto-raptors-sportvu-cameras-nba-analytical-revolution/

http://grantland.com/the-triangle/the-sportvu-follow-up-answering-the-most-common-questions-and-more-ghost-players/

http://espn.go.com/nba/playoffs/2014/story/_/id/10844963/amir-johnson-hidden-gem-toronto-raptors

http://www.ptt.cc/bbs/NBAGM/M.1378619693.A.6B9.html

http://stats.nba.com/playerTracking.html

http://www.basketball-reference.com/


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標籤: NBA  數據分析