从落后者到创新者： 独行侠由数据驱动变革的十年
从落后者到创新者： 独行侠由数据驱动变革的十年
数据分析是如何推动独行侠并重塑整个联盟的？
1996-97赛季NBA引入每回合（play-by-play）数据是一次巨大的革新。这意味着球队不仅可以追踪赛后的数据统计表，还可以追踪比赛中的每一个回合、每次换人和每个关键节点，从而更详细地了解篮球是如何进行的。这使得数据分析超越了传统的统计，让球队可以研究阵容组合、球员影响力和比赛流程——从而开创了战略和评估的新时代。
看到了此般潜力，利用数据创造篮球优势的理念也随之推动了新一轮数据分析先驱的涌现。许多人的灵感来自于棒球领域不断发展壮大的棒球统计学（Sabermetrics，又称赛伯计量学），这一概念同时也引起了不少来自传统篮球的侧目。
那个时期，也恰逢达拉斯独行侠的转折点。2000年，精通新兴技术的年轻企业家马克·库班买下了独行侠，并迫切希望不惜使用任何创新方法来为他的新球队带来优势。同年，库班在步行者与独行侠的比赛中，偶遇了印第安纳大学决策科学教授韦恩·温斯顿。库班是在温斯顿的统计课时认识他的，他不经意地提出了一个问题，而这个问题将在未来决定独行侠的发展方向： “你有办法让独行侠变得更好吗？”
后来，库班把温斯顿和他在麻省理工的老朋友杰夫·萨加林请来，希望用他们的分析方法助独行侠转型。萨加林是一位著名的体育统计学家，以橄榄球和冰球的排名而闻名，他已经花了多年时间将统计模型应用到各种体育项目中。自1985年开始，萨加林的评分就是《今日美国》体育版的主要内容，而NCAA锦标赛选拔委员会更是早在1984年就开始由他执笔评级。
温斯顿和萨加林一起开始研究一种新的系统来量化球员在NBA中的影响力。二人开发的WINVAL是最初APM数据指标（Adjusted Plus/Minus，即调整正负值）的前身之一，后来主导了NBA的数据分析领域。WINVAL和其他迭代的调整正负值都是通过逐场比赛数据来跟踪所有换人和终结回合的操作从而得出的。该系统通过追踪球员对球队得分率的影响，来衡量球员的整体影响力，从而有效捕捉球员在场上的全部影响。
凭借WINVAL，独行侠拥有了一个强大的工具，尽管经常与传统智慧相悖，但却能提供其他球队很少能获得的洞察力。WINVAL的一个突出功能是 “阵容计算器”，这是一个可以衡量不同球员组合在每场比赛、每周和整个赛季中效果的软件。例如在2003-04年季后赛期间，WINVAL显示肖恩·布拉德利在对阵波特兰时的效率明显高于对阵萨克拉门托。因此布拉德利在首轮对阵开拓者的六场比赛中全部首发，但在接下来对阵国王的系列赛中上场时间则受限。
看到这种方法的效果之后，库班并没有就此止步。2005年，他遇到了另一位分析爱好者罗兰·比奇（Roland Beech），或者说是他的网站。曾在硅谷多家初创公司任职的比奇刚刚推出了82games，这是一个率先使用正负值数据和阵容分析的网站，自然很快引起了库班的注意。
“马克·库班在两周内就发现了它，”比奇在2016年的一次采访中回忆道，“他是最早发现这个网站的一百多个人之一。” 库班对比奇以数据为导向的方法很感兴趣，于是在05-06赛季将他聘为顾问，比奇也很快成为独行侠决策过程中的重要人物。
到 2010 年，比奇成为NBA第一位 “统计教练”，在比赛中坐在替补席后，为主教练里克·卡莱尔提供即时的分析反馈。他的影响力在独行侠2011年的夺冠之旅中达到了顶峰。不仅是利用数据来确定最佳阵容或轮换——比奇的分析延伸到了战术安排、防守调整和比赛中的策略调整，帮助独行侠优化了他们对付每个对手的方式方法。正如库班在夺冠后指出的那样：
“罗兰是这一切的关键部分。我非常感谢卡莱尔教练愿意让罗兰待在替补席上，并与他沟通，确保我们清楚地了解发生了什么。知道什么样的阵容能发挥作用，在战术安排和训练方面有哪些问题。”
（站在库班左侧的便是罗兰·比奇，在2005-2015年间担任独行侠数据分析顾问）
独行侠对数据分析方法的运用为NBA树立了新的标准，证明了数据不仅仅是管理层的工具，也可融入教练和球员评估的方方面面。作为本世纪初这些方法的先驱和采用者，他们为其他球队和数据分析师借鉴和扩展这些概念铺平了道路。
丹·罗森鲍姆（在本文研究过程中，我发现他于2004年5月在芝加哥选秀训练营与迪恩·奥利弗和罗兰·比奇同住在一个酒店房间）等人后来在克利夫兰骑士工作时，在萨加林和比奇的工作基础上扩展了他的 “盒装得分加总 ”模型。
约翰·霍林格开发了球员效率评级（PER），贾斯汀·库巴特科是WS（Win Shares）的创造者，凯文·佩尔顿也因其先进的统计预测而闻名，而莫雷发起了麻省理工学院斯隆体育分析会议，并成为NBA最著名的以分析为导向的总经理。
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马克·库班的深思： 数据分析如何塑造独行侠的成功
（库班与“小将军”埃弗里·约翰逊）
现在，要真正了解独行侠如何成为分析先驱的最佳方式，就是直接聆听实现这一切的人的讲述。
以下是我通过电子邮件与马克·库班进行的问答交流，他分享了自己在独行侠历史上那个时代的想法与故事。
当你收购独行侠时，你对体育和NBA的数据分析了解多少？
略知一二。但仅限于我在印第安纳大学学到的东西。
您在印第安纳大学的教授韦恩·温斯顿是您最早聘用的分析师之一。您能解释一下您是如何想到让他加入的吗？
我在印第安纳大学上大一的时候，偷偷上了韦恩教授的MBA统计课。他用体育来举例，这让我很容易学会。这就是我对分析和韦恩的认识。快进到我买下独行侠之后，我在跟步行者的比赛中听到有人喊我的名字。我抬头一看，原来是韦恩。
最疯狂的是，在我上了他的课20年后，我还能认出他，唯一的原因就是我在 “危险边缘 ”（美国的一档智力竞赛节目）中偶然看到了他。 他在节目中大杀四方。所以我一直在看。这让我认出了他，并与他进行了交谈。然后我就聘用了他。
温斯顿和他的同事杰夫·萨加林开发了一套名为WINVAL的系统，这也是调整正负值和其他高阶数据的前身。独行侠是第一支使用WINVAL的球队吗？它对决策有何影响？
是的，头一两年对球员选择没太大帮助，但几年后数据变得更加有效。我可以看到一些球员在影响力、正负值等方面的评分一直很高。这促使我们将其作为选择球员的输入数据。
真正产生影响的是阵容计算器。我们可以看到哪些组合能一起工作，哪些不能。这对我们进入季后赛有很大帮助。这为我们提供了足够多的对阵对手的数据，让我们对数据的准确性有所期待。
你总和聪明的分析师打交道。罗兰·比奇就是另一个例子。他自称是第一位坐在 NBA 替补席后面的 “统计教练”。这是怎么来的？
里克·卡莱尔希望获得尽可能多的信息。他擅长从各种渠道综合数据。所以他想让罗兰德坐在替补席后面。
我读到罗兰在2011年夺冠期间向里克·卡莱尔教练提供了阵容建议。让JJ·巴里亚首发的决定是否由此而来？ 你能分享一下这个过程吗？
很难说里克是根据什么做出最终决定的。但（罗兰的建议）绝对是其中的一个参考。
从2000到2010，你认为还有哪些球队在数据分析方面最具前瞻性？
并不多。迈阿密不错。然后是休斯顿。那时数据分析是一个巨大的竞争优势。
除使用调整正负值对球员和阵容进行评估外，还有哪些方面的数据分析对独行侠产生了最大的影响？
我们尝试在任何我们能创造的地方进行数据输入。我最喜欢的数据之一是比赛中的投篮弧线。另一个是跟踪训练和投篮训练中的投篮命中率。我们做的一件事就是聘请前大学球员作为实习生，随时帮助球员重现比赛节奏和情景。我想这也有很大帮助。
（译者注：芬尼·史密斯是独行侠重视跟踪训练命中率的最大受益者之一，尽管生涯前几年比赛时的命中率并不理想，但他训练时投射的提升让球队愿意选择长期培养）
追踪数据是如何改变分析格局的？据我所知，独行侠是最早采用这种技术的球队之一。
我们一直在尽可能寻找优势。我认为跟踪数据让我们能够更深入地了解比赛数据，寻找范例或情境，从而为我们带来优势。
你觉得在什么时候全联盟都开始赶上独行侠，数据分析变得不再是一种竞争优势？还是说你认为现在仍然如此？
我想数据分析已经形成一个非常有效的市场。我们看到的重大变化可能是在上一次转播协议出台前后。这使得更多的球队都能在这方面投资。
您认为NBA数据分析的下一步会有什么重大发展？下一个里程碑是什么？