”而反映在NBA直播之中，腾讯找来了游戏厂商来顶替逐渐减少的广告客户而咪咕依旧是中国移动5G+独挑大梁。 由于球队阵容和球队新闻对判断比赛赢家或者能拿多少分非常关键，因此如果你能在第一时间知道哪名球员不会参加比赛或受伤，你就掌握着胜过其他博彩玩家的关键优势。 投注NBA比赛时有一些必须考虑的因素，比如伤病和轮换。 NBA比赛的高强度加上82场比赛的常规赛季，使得球员名单和阵容在每场比赛之间都可能有重大变化，这会不可避免地影响球队的获胜机会。 上个赛季，总共有93位NBA球员，即超过全联盟20%的球员，整个赛季常规赛的总跑动里程达到208公里。
通过以上的分析，我们可以发现在排名与一些其他数据的比较之中，呈现出起伏的变化，可以得知一些场均得分排在前面的球员，在各项命中率，防守、进攻效率以及场均能得到的抢断和防守并没有比排在他们之后的一些球员高。 从现实上的比赛来看，出手数对得分起到了一定的影响，导致场均得分较低。 旋猫团队以NBA数据分析见长，在微博上拥有145万粉丝。
但不同于球场与球迷的狂欢，一些趋势性的变化似乎难以逆转，以NBA中国版权方腾讯为例，NBA被视为腾讯在体育领域的一号资源，在现有周期内，版权成本达到5年15亿美元，但与之相对应的是，腾讯在NBA方向上调整不断。 赛季，打出了场均33.1分，10.2个篮板，4.2次助攻，1.0次抢断，1.7次盖帽的数据。 赛季年薪4690万美元，作为一名全能中锋，也是本赛季的MVP，恩比德的4000多万美元，让76人觉得物有所值。 具体操作为，直接运行Player_Stats_Preprocess.scala文件，但请确保代码中rawDataPath是正确的数据集路径。
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Ivana顺利加入了“76人”，拥有了一份对她而言近乎完美的工作：NBA的数据科学家。 19岁时，她成功拿到了NJIT篮球特长生奖学金，从家乡克罗地亚千里迢迢来到新泽西念大学 — — 读数学专业。 5.根据数据之间的关系，分析两个变量之间的相关系数，画出散点图，并建立变量之间的回归方程（一元或多元）。 第五场23分，最后一场25分11篮板，帮助热火3分险胜小牛，第四场22分11篮板，3号抢断，帮助热火险胜小牛，第五场21分10篮板。 分布不均，需要选择特征工程-归一化组件对除Salary以外的特征进行归一化。 其实可以仿效足球，就是常规赛缩短一些，然后成立2-3个杯赛，穿插在里面。
确认下数据，场均得分大于 25 的过滤出来看下，果然是库里，东契奇、欧文、利拉德等人赫然在列。 这些超巨得分是高，但看起来助攻失误比差不多都在平均线上下。 判断一个控卫优不优秀，最重要的两个指标是场均得分和场均助攻失误比，也就是PTS和ATR。 聚类算法是不需要标签的，直接从数据的内在性之中学习最优的分类结果，或者说确定离散标签类型。 K-Means 聚类算法是其中最简单、最容易理解的。
即2名球员配合进攻，其中一名球员当人墙，帮助队友甩开对方防守球员（如下图）。 Ivana的作用并不仅仅是数据分析，她还是教练团队的固定成员，因为她能够抽丝剥茧般，将赛场上千钧一发的数据变化变成浅显易懂的话语，与篮球运动员和教练分享，帮助教练制定出更好的战术。 抢断榜单前五名球员中，有一名球员，那就是太阳现役的当家控球后卫克里斯保罗。
克里斯保罗有可能超越贾森基德，成为助攻榜第二名的球员。 至于勒布朗詹姆斯，他要成为第三名，还需要送出1600多次助攻，以他的健康状态，似乎不太可能。 NBA历史上，有6名球星的总篮板数超过1一万五千个，突破一万的有42名球员。
其中，库里自己场均得到23.8分7.7助攻2.04抢断，这几项数据都能排进联盟前十。 此外，库里本赛季一共投进286个三分，打破了之前个人单赛季272个三分球的纪录，而他的三分球命中率高达44.3%，位列联盟第4。 百视TV作为东方卫视旗下的流媒体平台，在以往并没有太多人关注。 但是，在百视TV拿到了NBA赛事转播权之后，热度迅速上升。 相较于腾讯咪咕等专业内容平台，百视TV剑走偏锋地请到了草根出身的网红主播徐静雨，用主播本人的流量，以及更为夸张娱乐的直播方式，带起话题度，获取流量。 如今百视TV在苹果APP上已经在介绍页面中专门贴上了#看徐静雨解说节后赛#的标签，进一步加深球迷印象。
最基本的方法是查看球队的胜负记录、他们最近的表现和与特定球队的一对一比赛记录。 除了改变对最具价值球员类型的预期，NBA的数据变革也改变了对于“价值”球员是否起实际作用的判断方式。 当数据显示他们有受伤风险的时候，球队给球员放更多假，或者让他们少打球，斯密说球队甚至把唾液测试结果作为疲劳程度的指数。 该数据反映球员在场时对球队比赛获胜的贡献大小，最能反映球员的综合实力。 其实不止是篮球，如今各行各业对数据科学人才都是求贤若渴。 Glassdoor数据显示，如今全美数据科学家平均年薪高达12万美元，像Ivana这样拥有domain knowledge的人才，更是超级抢手。