NBA（美国国家篮球协会）是美国四大职业体育联盟之一，是世界篮球运动的最高殿堂。 NBA冠军球队的每位球员和教练都将获得一枚总冠军戒指。 上面除了刻有冠军球队和个人的名字外，显眼的地方还印有“World”（世界冠军）。 可见NBA在篮球界的地位。
2002年姚明以状元秀身份加盟火箭队并打出全明星级别的表现后，NBA热潮席卷了中国乃至亚洲。 截至目前，NBA已成为最受中国体育迷欢迎的比赛。 一。
01 NBA的数字基因
美国拥有全球最好的数字技术和应用场景，使得NBA从2009年开始注入数据DNA，成为全球最智能、技术最先进的体育赛事，并在商业领域取得了巨大成功。
在我们开始探讨NBA数字化的成功之前，我们先来了解一下NBA的数字化DNA。
马克·库班和达里尔·莫雷可以说是NBA“数字基因编辑”的代表。
库班被称为“NBA最疯狂的球队老板”，年轻时曾在达拉斯最早的软件零售商担任推销员。 在销售软件之前，他自然需要了解软件，并且痴迷于能够创造更大价值的新技术。
后来，库班通过创办和销售计算机咨询公司、体育视频网站等赚取了人生财富。2000年，他收购了达拉斯小牛队（现更名为小牛队）。 虽然从科技企业家转型为体育产业大佬，但库班的信条始终是“相信科技”。
小牛队可能是联盟第一支让球员佩戴智能设备，利用人工智能和数据分析来辅助球队管理、提高场上表现的球队。 库班（注：他与迈克尔乔丹一起投资了一家瑞士体育数据公司）相信人工智能。 他说：“我们做生意的方式，我们的生活方式，一切都被互联网改变了，但这些与人工智能相比就显得苍白无力了。”
NBA数字化除了需要相信技术的人，还需要懂大数据的人。 休斯敦火箭队总经理达里尔·莫雷就是这样的“数据弟子”。
莫雷（注：目前担任体育数据公司Stats的顾问）曾经是一名计算机科学家。 在获得麻省理工学院的MBA学位后，他在芝加哥创立了一家体育信息公司职业篮球赛事分析，专门为各个职业球队提供运营数据分析。 咨询公司。
刚加盟火箭时，他根据数据分析的点球成金理论重建了球队。 他通过数据收集和分析进行合同风险管理和薪酬控制。 在人才选拔方面，他将一些二轮新秀变成了黄金。 莫雷曾经这样定义赢得比赛：第一，你需要量化自己每轮得分多少，第二，你需要了解如何获得更多轮次，这依赖于数据分析。
早在NBA掀起三分热潮之前，莫雷的团队就分析了场上各个点投篮的得分效率数据，并得到了答案——三分球的有效性优于两分球。
▲计算机视觉技术识别场上球员的运动位置和轨迹以及篮球运动轨迹，预估进球的可能性。 资料来源：
与20世纪90年代NBA流行的长两分球相比，三分球效率更高，更具威胁性。 2012年，他场均出手18.4个三分球，比2017年的27个增加了50%。一个三分射手有65%的概率改变比赛的走势。 因此，近年来NBA教练们开始大量使用三分射手。
▲十年间NBA三分球命中率从22.3%提升至33.7%
以休斯敦火箭队（最早使用智能摄像头、可穿戴硬件和数据分析的球队之一）为首的一批顶级球队掀起了三分热潮。 时至今日，以三分球为主要进攻武器的球队，这几年在NBA中都是胜多负少。
数据分析的核心在于海量数据。 在美国五大联盟中，NBA在数据点上排名第三（注：NHL的球员和比赛时间都比NBA更长，MLB的赛程和比赛方式更有利于产生更大的数据量） ）。 自2009年起，NBA在每个球场（包括训练场）部署了6台拍摄速度为每秒25帧的摄像机来收集数据。 在一个季度中，它可以生成超过 1.77 亿张图像和超过 23 亿个数据点。
▲NBA数据点； 总最小数据点 = 赛季总比赛场数 × 参加比赛的球员人数
NBA大数据背后有哪些技术支撑？ 数据下游使用什么样的应用来解决具体问题？
2012年，时任NBA总裁大卫·斯特恩在介绍NBA的数字化运营时表示：
统计和数字革命将改变 NBA 的商业模式。 “智能摄像头系统”跟踪每个球员和球的运动并收集海量的球场数据。 教练可以在平板电脑上获取各种统计数据和分析结果。 这些数据必然会影响比赛和教练。
▲系统监控场上球员的运动轨迹
早在2009年，该系统就被部署到一些NBA球队。 这是一个用于球员跟踪和分析的监控系统，也是NBA数字革命的起点。 这种廉价且高效的设备（据传每套售价超过 10 万美元）在球场上部署了 6 个动作捕捉摄像机。 他们将以每秒 25 帧的速度捕捉玩家的空间坐标。
同时，为每个坐标点添加时间戳和玩家ID，在服务器端捕获这些数据后，数据收集工作就基本完成了。
02 当“数字革命”发生时
2005年，以色列导弹跟踪和光学领域的领先科学家米基·塔米尔(Miki Tamir)发明了该系统。 它最初用于军事领域，但在金融危机期间，体育数据公司STATS收购了它，该系统很快应用于篮球领域。 在场上。
如今，每支NBA球队都配备了数名数据分析师。 他们将此类智能设备收集的数据与传统统计数据结合起来进行交叉分析。 一方面，他们监控玩家的疲劳程度和积极性，以帮助分配最佳结果。 合适的球员上场比赛。 另一方面，教练根据场上的攻防数据，协助教练制定战术，选择合适的球员签约。
2013年，哈佛大学的两位博士和Alex建立了衡量NBA球员表现价值的指标——预测球得分（Value，预期球得分机制）。
该模型源自竞争风险模型（注：一种处理存在多个终点事件和竞争风险事件的生存数据的分析方法）。 简单来说，就是一种研究“球员在球场上的价值是否被低估”的方法。 一组指标（不同于得分、篮板、助攻、投篮命中率等传统衡量球员数据的指标）。
▲伦纳德在三分线外持球。 如果他投篮，EPV 为 0.68 分。 如果他传给邓肯，EPV是0.8分。 如果他传给帕克，那就是0.94分。 如果他传给博纳，那就是0.94分。 如果他传给格林，那就是1.08分。
一旦有了模型，所缺少的只是数据。 “大数据”被提供给了切尔沃尼和亚历克斯。 用于运行该模型的数据包括 2012-2013 赛季 14 个赛场的 8 亿个球员位置坐标。 仅这个项目的数据集就达到了93GB。
为了处理“大数据”， 和 Alex 使用哈佛大学的超级计算机（计算机集群），通过 500 个计算机并行处理器和 2TB 内存的计算能力完成分析。 这套指标正在帮助教练更好地评估每个球员的真实价值。
当数据采集和整合完成后，拥有一个智能分析系统就显得更加重要。 NBA曾引进德国软件巨头SAP的SAP HANA系统。
智能设备采集的战术、空间位置、球员健康等数据实时传输至SAP HANA系统，数据保持最细粒度，无需任何预聚合。 通过自动分析，每秒可并发处理250条数据。 复杂的查询可以满足不同数据粒度级别的数据分析需求，最大限度地方便团队分析师、第三方组织甚至粉丝的数据分析和可视化需求。
03 数字化驱动新业务
NBA 的数字战略并不止于此。 互联网科技公司经常利用黑客马拉松（注：针对黑客设计的马拉松，主办方会聚集一群计算机极客，让极客们在极短的时间内就特定话题进行头脑风暴，并提供解决方案）来激发用户和用户之间的合作。公司外部的创新。 从2016年开始，体育产业的领头羊NBA也决定利用群众的力量和智慧，寻找运营和商业上隐藏的机会。
▲NBA官网获悉职业篮球赛事分析，NBA新泽西办公室于2018年9月22日举办了一场黑客马拉松。
NBA自2016年起开始对外举办NBA黑客马拉松，目前仅限于北美地区。 通过海选的50支球队被分配到两类分析组——篮球分析组和商业分析组。
篮球分析建队的问题主要与球队教练和球队管理者有关，比如“如何利用NBA收集的各种空间数据来改变比赛规则，增加比赛的精彩程度”； 或者“预测未来十年的投篮趋势，分析一下目前从后卫到中锋大家学习勇士库里投三分球的热潮能持续多久。”
业务分析更贴近团队的业务考虑，比如如何量化团队的“娱乐价值”或者如何利用现有的CRM（客户关系管理）数据挖掘更多的业务价值。
2017年篮球分析组冠军根据数据分析结果对未来投篮趋势提出建议：一旦一场比赛中距离投篮次数超过16球，中距离得分可以从2分提高到3分点。 以增加比赛的刺激性。 商业分析组的冠军创建了一个基于时间序列的交互工具，可以预测任何未来NBA比赛的娱乐价值。
以这种方式举办黑客马拉松对于球迷和NBA来说都是双赢的。
对于参赛者来说，由于比赛题目围绕着数据和分析应用，因此参赛者的数据分析能力至关重要，而这些数据是NBA最真实的运营数据。 作为粉丝分析师，除了能够在游戏过程中与玩家互动、面对面讨论话题、熬夜吃明星送的外卖之外，在探索数据的价值时，你还可以了解更多关于你关心的主队和球员，甚至影响未来联赛规则的制定。 这简直就是球迷的天堂（注：第一名的奖励是与NBA总裁共进午餐、比赛门票以及大量周边产品）。
对于联盟或者球队来说，这些活动不仅可以创造更强的球迷粘性，还可以收集好的分析应用思维和解决方案，从而提高联盟和球队的运营业绩。 为什么不？
▲NBA黑客马拉松，NBA球星肖恩·巴蒂尔与极客互动，图源：互联网
除了NBA渴望利用大数据挖掘更多价值之外，30支球队也积累了大量的数据能量。 以华盛顿奇才队为例。 我们从公开数据来看一下他们的表现：这支位于美国首都华盛顿特区的球队身价1.3亿美元，主要来自于对体育的贡献（占比40%左右）。 前年（2017年）团队营收增长43%，一口气达到2亿美元以上。
有趣的是，过去五年球队门票销量之所以持续增长，主要得益于成功的营销。 部分增长来自2013-2014年开始的广告支出增加（注：本季支出增长近300%，新乘客增长72%），另一部分来自过去五年的票价上涨年（注：2019年票价增长率约为10%，根据44个不同座位划分有不同调整）。
▲奇才队历史战绩和攻防评分数据，来源：
从球队表现来看，ORtg（进攻评分）和DRtg（防守评分）表明，自2003年埃迪执教以来，奇才队利用出色的进攻取得了一波自1970年代末以来未见的好成绩。 虽然之后陷入低谷，但新帅的到来促使球队风格逐渐从进攻转向防守，并且近几个赛季表现出色，近五个赛季3次打进分区半决赛。
上述结果与奇才队的精益数据分析不无关系。
04 AI驱动的NBA
无论是大数据还是其他黑科技，整个NBA对于拥抱科技的态度都非常积极。 为了提高团队绩效和商业化，各个团队大量引入和使用人工智能。
目前，除了STATS之外，NBA的官方数据技术合作伙伴还包括体育科技公司。 该公司成立于加利福尼亚州洛杉矶。 创始人是两位来自南加州大学（USC）的教授。 他们希望利用机器学习算法，真正让机器理解篮球，进而产生建设性的见解。
通过一种名为“时空模式识别”的算法，它可以识别球员在场上执行教练的战术特征。 该系统可以识别挡拆、双掩护等篮球场技战术。 最初，系统学习了大约20种篮球战术，现在它可以学习并记住500种战术，这使得在球场上预测“由于实施某些技战术而产生的固定结果”成为可能。
▲ 监控场上球员和球的轨迹，来源：TED
此外，通过计算机视觉技术，结合持球球员和其他数据（进攻动作、防守位置、球员历史定点投篮命中率等），模型预测球员在特定区域的投篮命中率。 一旦球无法投出，你还可以预测篮板球会落在哪里以及谁会抢到。
▲ 监控有球球员和无球球员的移动，计算不同点的命中率
除了硅谷之外，来自澳大利亚的科技公司也正在通过自己的智能硬件设备改变球场上战术的实施。 他们的可穿戴设备记录球员的动作、速度、身体状况等数据，帮助教练更好地分配场上球员和部署战术。
类似的公司还有很多，他们都在给NBA球队带来技术红利。 目前的冠军球队金州勇士队除了使用智能摄像头监控球员在球场上的状况外，球队还让球员穿上高科技“智能服装”来监控球员的实时运动状态、呼吸等。以及肌肉活动等信息，以避免过度训练。 引起疲劳并有助于减少运动损伤。
NBA医疗总监约翰博士表示，从智能可穿戴设备获得的数据不仅可以帮助维护球员的健康，还可以通过更详细的数据结合球队的医疗设备，帮助球员更好地预防受伤，改善健康状况。 从受伤中恢复得更好更快。
NBA教练也受到大数据等新兴信息技术的影响。 人工智能可以在接触、识别、反馈数据模型的过程中完成自我学习。
香港理工大学AI实验室首席研究员Ben认为，如果AI系统学习大量NBA比赛视频，它就会足够聪明，能够理解比赛中发生的各种事件。 这样，人工智能将能够做出更好的篮球战术安排。 ，比如选择最合适的首发阵容。 预计未来NBA球队主教练的大部分工作都可以由AI完成。
自2016年以来，这家瑞士公司一直向美国市场以外的国家提供实时NBA数据和高标准的视听服务。
NBA也将纳入其数据集成业务。 从2018年开始，它将开始为NBA、WNBA和NBA发展联盟提供统计信息，并将数据完整传输给美国以及其他80个国际和地区国家的球迷、球队、媒体。 球迷和用户，这些数据包括检测到的球员在场上的操作轨迹数据（包括速度、移动距离、禁区停留市场、防守反击等数据）。
基于这些大数据，萨克拉门托国王队开发了一款类似Siri的APP——国王人工智能（KAI），它可以与球队球迷互动，并根据不同的问题通过文字和语音向球迷回复数据和信息。
▲国王队基于大数据开发的机器人KAI
在一次体育产业峰会上，美国体育媒体EPSN分析总监总结了NBA近十年来的数字化变化。 他表示，十年前，一个赛季每场比赛的详细报告（Play by Play）数据可以打包成6兆字节的数据。 鲍，现在，一场比赛的详细报道数据达到了16万亿，而现在一场比赛的数据是十年前连续三个赛季数据的总和。
大数据和人工智能技术在NBA的使用案例远远超出了基于卷积神经网络的机器学习或计算机视觉技术。 贝叶斯网络和知识图谱等通用人工智能技术也正在被使用。
对于未来，新技术在NBA有很大的想象空间。 STATS 首席执行官加里 (Gary) 表示：“未来的新 NBA 术语将包括速度概况、进攻比赛类型、防守对位和球场覆盖地图等信息。”
在NBA背后，包括中国CBA在内的多个篮球联赛都在探索自己的数字化战略。 随着NBA数字化战略的成功部署，中国篮球在篮协主席姚明的带领下正在走出低谷。 作为NBA数字先锋队休斯敦火箭队的前明星球员，姚明或许很明白NBA的数字革命将为中国篮球带来什么。 这样的启示。
05 作者的闲聊故事：我和我的老朋友本
2018年，我（杨）回到华盛顿，抽空会见了研究生院的老朋友本（奇才队数据分析师）。
▲马里兰大学学生，左边是Ben，右边是Young
本是犹太人，出生于律师家庭。 他是一个典型的美国人，非常热衷于参加职业体育运动。 除了比赛时看橄榄球比赛外，他还在大学期间成为马里兰大学篮球队的经理，兼职。 与全国各地的球队一起战斗。
马来亚大学篮球队自2014年起加入Big 10。联盟中的14所大学集中在美国东北部，以篮球运动闻名。
研究生（市场分析专业）毕业后，本加入华盛顿奇才队，从事球队数据分析和球员薪资战略规划。
在奇才目前的内部组织架构中职业篮球赛事分析，负责分析的团队有两大部门，分别是球探（负责在美国各州的学校中发现有价值的球星）和技术/数据分析团队。 Ben刚加入球队时，主要负责剪辑比赛视频，提供给教练和球员作为动作和战术改进的参考。 有趣的是，奇才队是NBA第一支开始使用VR技术训练球员的球队（2015年开始使用Lab技术），而Ben的工作还包括编辑和使用VR视频。
▲在接受《华盛顿邮报》专访时，Ben 要求记者使用 VR 练习射击。
Ben进一步向我解释了VR眼镜：“City Go Go（一个很有趣的名字），奇才队在2017年底成立的一支G-（NBA发展联盟）球队，将能够利用这样的技术来训练年轻球员奇才队的顶级球员没有时间或机会使用这样的技术。 （我个人觉得这个VR相当没用……）
Ben 在 One Arena 的办公室位于体育场的二楼。 整个体育馆，从房间到健身房、水疗室、练习场，都是他的游乐场。 他穿梭于球场和球员之间，日常工作除了球员薪资策略规划外，还包括球队赛前的对手分析以及球队每个赛季的合同策略。
他指着桌子上厚厚的一份报告说道：“这是对2017年季后赛奇才队对阵凯尔特人队的比赛所做的专门研究，完整地分析了每个球员的表现和战况。” 想一想。 有几个从事数据分析的人能这样玩数据呢？
团队的业务目标之一是创造更多价值。 通过各种技术：无论是VR，还是球员表现或球员合同的大数据分析，都可以帮助球队显着提高球场表现或门票销售。 但体育运动的有趣之处在于它充满了不确定性：预算最多的球队可能会输，而没有明星的球队可能会扭转局面。
作者简介：吴弘达是一名篮球迷，自称“非典型的无宇宙知识混蛋”。 他喜欢在数字峰会、券商投资策略会和大学公开课上讲授YY人工智能和大数据。 之前写过很多财经文章，曾短暂出现在各大财经网站的头条，吸引了上百万的点击量。 我的个人观点和内容也曾出现在《南华早报》、《路透社》等海外媒体上。
小林，一名篮球迷，在一家大型数据分析咨询公司担任高级数据分析师，协助娱乐、高科技等客户通过数据挖掘发现并创造价值。 我喜欢数据和统计、营销和技术。 我自己创业，担任过跨境销售、上市项目经理等职务。
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问：谁将成为今年的 NBA 总冠军……？
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