周琦的NBA之路会怎样,浙大这个团队用数据告诉你
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06-30 07:56 来源:今日头条 |

夏季总被NBA球迷认为是“球荒季”,夏季联赛也不太被球迷关心。但今年的NBA夏季联赛有两位中国球员——代表休斯顿火箭的周琦和代表达拉斯小牛的丁彦雨航。

周琦的NBA之路会怎样,浙大这个团队用数据告诉你

今天也有辽宁媒体透露,周琦手指骨折的伤势已彻底痊愈,这也意味着,周琦能够不受伤病影响,如愿代表火箭出战今年的夏季联赛。

而关于周琦将会在NBA有什么样的表现,网友们也议论纷纷,有的认为他没有一样合乎NBA要求,有的认为周琦还是会有点出路的。

而浙江大学的一个团队

决定不耍嘴皮子,要用数据说话

周琦的NBA之路会怎样,浙大这个团队用数据告诉你

这个团队用近3个月的时间做了一份“周琦之路”的数据可视化研究报告。这份报告结合数据和可视化技术对周琦进行了分析。

除了分析出“周琦是新疆队中最优秀的本土球员”、“周琦是CBA联盟中顶尖中锋”,还有一些很有趣的结论。

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(点击可查看大图)通过对16-17赛联盟中所有中锋的数据进行统计分析,得出各项数据的最小值,最大值,中位值,以及球员数据的正常范围,可以看出周琦的得分位于前列,篮板、助攻、抢断,盖帽的数据都超过了正常中锋的数据范围。值得一提的是周琦的场均盖帽,位于全联盟顶尖位置。

通过分析近十年NBA选秀体测数据(敏捷度,爆发力,速度和各项身体指标),可以看出周琦的体测数据基本达到了NBA中锋的正常水准。

周琦的NBA之路会怎样,浙大这个团队用数据告诉你

在绕桩变向和禁区折返跑这两项敏捷度测试中,周琦表现不俗,有着超越常规NBA中锋的水准。中锋最重要的垂直纵跳一项,周琦也超出了联盟中锋的正常范围。身体素质上,周琦的身高臂展以及体脂水平都可以算得上顶尖。事实上,周琦的臂展还比1992年的“大鲨鱼”奥尼尔(Shaquille O'Neal)长了3/4英寸。尽管缺少周琦的卧推数据,但是从体重这一项就能推测出,周琦最大的问题在于他的力量。

通过MDS多维尺度分析,还发现周琦或许也能够成为像卡尔-安东尼·唐斯那样的新型中锋。

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可以看出,周琦在趋向中锋和大前锋的同时仍有一定的偏离,这说明他和这些位置的常规球员有一定的不同。

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这张图单独把体测数据(敏捷,爆发力,速度)做了投影,可以看出周琦距离常规中锋区域更远了,他的敏捷度,速度,以及爆发力更接近前锋甚至是后卫。单从这些数据上看或许周琦未来更适合打大前锋的位置,考虑到他灵活的脚步,篮下得分能力以及达到三分线的射程,周琦或许也能够成为像卡尔-安东尼·唐斯(Karl-Anthony Towns)那样的新型中锋。

想看完整版的球迷可以用电脑打开下面这个网页

http://1.zjupapic.sinaapp.com/project01/index.html

为什么浙大的这个团队

会来做体育新闻的可视化呢?

团队里的陈为教授在数据可视化研究方面处于全国领先,之前和团队所涉及的领域都在气象数据、医疗数据、互联网数据等,而这次将视角转到体育方面,还是起源他的一个硕士研究生。

2012年,陈教授的一个硕士生黄芯芯是浙大女篮校队的成员,她提议将NBA新闻进行可视化,将信息用另一种方式更好地呈现出来。

之后,他们在多媒体数据分析领域的顶级期刊IEEE TMM上发表了《NBA比赛体育新闻数据的分析》的期刊论文。

周琦的NBA之路会怎样,浙大这个团队用数据告诉你

团队的部分成员(从左到右):黄芯芯、陈为、张苇、夏菁、田龙、劳天溢

但陈教授还是希望能够将数据可视化用在CBA:“其实国外在这方面已经做得很多很好了,NBA每一场的数据也都很丰富,拿到数据就会进行分析。而国内还很少,可能听说的人都没有几个。所以我们希望能够做出一些东西,让大家能够看到。”

所以今年,周琦进入了团队的视野。“选择周琦也是考虑到他很有新闻点,论坛上很多人说他是‘水货’,但能够到NBA试训又总不会差到哪里,他身上有争议点,那我们就希望能够通过数据分析一下。”

团队除了陈教授,还有一位从意大利米兰理工大学来浙大访问的硕士研究生田龙,和5位浙大的硕士生和本科生,分别负责框架设计、美工、程序实现等。

而就像陈教授讲的,他们其实“对新闻不了解,对体育也不了解”,为了保证研究的顺利进行,在一个叫做“CBA数据新闻可视化”的微信群里,聚集了篮球界的球员教练和新闻界的老记者老编辑。

甚至曾在男篮国家队进行情报分析的回浦中学篮球队教练也对项目有所建议。

你是不是已经厌倦了连篇累牍的长文,繁杂而又难懂的数字又经常把你搞得晕头转向?

就是这样一个团队,他们希望能将数据可视化与新闻相结合,通过努力提升国内数据新闻水平,一张图表、一个可交互网页、一个视频,就可以让你轻松弄懂一场比赛、一个球员。

而陈教授也表示,这样的目标还有很长的路要走,需要与设计界、新闻界相结合的共同努力。

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