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Sport VU联姻NBA
细心的球迷一定会留意到这样一个细节：NBA比赛进行中，球队的助理教练总是坐在场边，手中拿着一块书写板记录着什么。他们的确是在记录数据，但那绝非是得分或篮板这样的“初级数据”。他们记录的是球员在油漆区的触球次数、每回合传球次数、内传外的三分投篮次数、间接助攻（真正助攻前发生的那次传球）、造犯规次数等。这一系列数据虽然跟比赛密切相关，可在任何传统意义上的数据统计单上，你都无法查询到相关数据。
这些用纸笔记录下的数据虽然重要，但都无法跟多个NBA球馆天花板上空所悬挂的那些微型摄像机所记录的相媲美。这些摄像机，是被称为Sport VU的系统的一部分，它有巨大的潜力改变我们对于NBA数据分析的一切认知。
Sport VU能告诉我们，在NBA当中，哪个球员的速度是最快的。它告诉我们的不是谁得分最多，而是谁每次触球得分最多。它能告诉我们每场比赛谁的运球次数最多，与他们投篮出手次数相比，谁的运球次数最多，这一切，其实只是显性的东西。
如果你质疑这套系统的权威性，那么你只要了解一点：Sport VU诞生于2005年，它由以色列科学家麦基·塔米尔发明，此人是导弹追踪以及高端光学识别方面的专家。塔米尔后来用其中的技术试着去追踪了以色列的一些足球赛，分析其中的数据，后来他将这项技术用在了追踪NBA及其他比赛。
2008年，美国的STATS公司收购了Sport VU，并且将精力集中在了篮球数据分析上面。2009-10赛季，STATS公司战略和发展副总裁科普找到了几支技术悟性最高的NBA球队，试图说服他们加入试验。最终，小牛、火箭、雷霆和马刺成为该系统的“小白鼠”。接下来的一年，凯尔特人和勇士也加入到了这个行列。
到了本赛季，已经有15支球队用上了Sport VU，他们分别是：尼克斯、魔术、凯尔特人、奇才、雄鹿、猛龙、76人、骑士、小牛、雷霆、森林狼、勇士、火箭、马刺和太阳，各支球队为此大概每年要花费十万美元。
这套系统究竟是如何运转的？每座球馆天花板上空都悬挂有六个跟计算机连通的摄像头，每个半场设置三个。这些摄像头跟复杂的、从XYZ定位系统中提取数据的计算公式同步，每秒能抓取25幅图片。每张图片都记录有时间，并自动由电脑处理。电脑跟比赛实况报道（play-by-play）数据相连，一个回合90秒之内就能发出报告。这一点是STATS公司员工最为自豪的一点，他们在软件中所使用的计算公式是他们的专利，被他们称之为ICE平台。几乎是同步，想要查阅数据的教练和数据研究人员就能在他们的电脑、iPad上查看这些信息，有时候他们并不知道如何使用这些数据，但起码，他们拥有这些数据。
凯尔特人主帅里弗斯曾问过球队数据分析师扎伦一个问题：当朗多每个回合持球时间超过五秒时，凯尔特人的进攻效率如何。在使用这套数据系统前，扎伦被问的哑口无言无法回答，而如今，他可以大声响亮的告诉里弗斯答案了。因为Sport VU能够追踪每一个球员每个动作、每次传球、每次投篮、每次触球，一切的一切。
事实上，这套系统能够追踪的信息，比各支球队了解的多得多。每个总经理都表示，他们所使用的这套数据系统提供的数据，只是该系统提供的数据的一小部分。不过他们均认可，这套系统，是高端篮球数据分析的未来。
“我们需要30支球队对这些数据形成一种真正的度量标准，”森林狼篮球运营助理，同时也是Sport VU工作人员的波莱罗说道，“等到30支球队全部加入，我们依然认为我们只能使用这套系统5%-10%的内容，这套系统真的会改变比赛，但是在我们到达那一步之前，这只是美好的设想。”
至于这套系统给教练、观察家们带来了哪些具体利好，我们只需要看看这套系统的一些实际应用就好了。
篮球精算师
有些球队才刚开始用Sport VU，而那些更早接触到它的球队已经走在了前面。不过这15支球队一直都对他们是如何使用这些数据遮遮掩掩，但是有一支球队——多伦多猛龙——在斯隆管理学院体育分析年会，向公众揭开它的冰山一角。
猛龙的数据分析团队写出了无比复杂的代码，把录下的比赛中每一秒的X-Y坐标全部转化成了可以看的视频资料。被还原的场面之一是今年2月23日猛龙主场战胜尼克斯的比赛的第一节，贾森·基德利用卡梅隆·安东尼的挡拆投中了一记三分球。这段视频里，尼克斯球员用蓝色显示，传递着小黄球，多伦多球员被则是白色显示。它看起来很简单，但是转换的过程需要很多人，包括三名多伦多管理层的雇员，花掉很多时间。
这些代码可以识别所有的东西——什么时候发生了挡拆，在哪里发生的，掩护是否真的挡到了防守球员，以及执行战术时场上十名球员的位置。
Sport VU还可以识别每个球员的技能的能力，所以它明白克里斯·保罗在中距离位置远比拉简·朗多要危险，还有罗伊·希伯特比埃尔·霍福德要高。这部分内容对猛龙研究出来的最有用的部分至关重要：视频里穿着猛龙球员相同号码的透明的小圈圈，它们是“影子球员”，它们跑的是多伦多教练组和分析团队认为球员在一套战术中应该做的。猛龙分析团队可以用这个期望值系统，抛开多伦多的计划，构建一个“理想化”的防守。这么说吧，在对手的一次进攻中，凯尔·科沃尔投出底角空位三分的期望值比约什·史密斯在防守下投出六米开外的跳投的期望值要高得多。当然，得出结论也未必管用，因为教练组的一些人对于这些新的数字和电脑程序的价值还有所疑虑。
“你需要执教方的视角。我们还在找哪些规则错了——哪些地方系统的数据与我们在场上实际做的不符。”猛龙分析团队的主管阿利克斯·鲁克尔说。
细心的球迷一定会留意到这样一个细节：NBA比赛进行中，球队的助理教练总是坐在场边，手中拿着一块书写板记录着什么。他们的确是在记录数据，但那绝非是得分或篮板这样的“初级数据”。他们记录的是球员在油漆区的触球次数、每回合传球次数、内传外的三分投篮次数、间接助攻（真正助攻前发生的那次传球）、造犯规次数等。这一系列数据虽然跟比赛密切相关，可在任何传统意义上的数据统计单上，你都无法查询到相关数据。
这些用纸笔记录下的数据虽然重要，但都无法跟多个NBA球馆天花板上空所悬挂的那些微型摄像机所记录的相媲美。这些摄像机，是被称为Sport VU的系统的一部分，它有巨大的潜力改变我们对于NBA数据分析的一切认知。
Sport VU能告诉我们，在NBA当中，哪个球员的速度是最快的。它告诉我们的不是谁得分最多，而是谁每次触球得分最多。它能告诉我们每场比赛谁的运球次数最多，与他们投篮出手次数相比，谁的运球次数最多，这一切，其实只是显性的东西。
如果你质疑这套系统的权威性，那么你只要了解一点：Sport VU诞生于2005年，它由以色列科学家麦基·塔米尔发明，此人是导弹追踪以及高端光学识别方面的专家。塔米尔后来用其中的技术试着去追踪了以色列的一些足球赛，分析其中的数据，后来他将这项技术用在了追踪NBA及其他比赛。
2008年，美国的STATS公司收购了Sport VU，并且将精力集中在了篮球数据分析上面。2009-10赛季，STATS公司战略和发展副总裁科普找到了几支技术悟性最高的NBA球队，试图说服他们加入试验。最终，小牛、火箭、雷霆和马刺成为该系统的“小白鼠”。接下来的一年，凯尔特人和勇士也加入到了这个行列。
到了本赛季，已经有15支球队用上了Sport VU，他们分别是：尼克斯、魔术、凯尔特人、奇才、雄鹿、猛龙、76人、骑士、小牛、雷霆、森林狼、勇士、火箭、马刺和太阳，各支球队为此大概每年要花费十万美元。
这套系统究竟是如何运转的？每座球馆天花板上空都悬挂有六个跟计算机连通的摄像头，每个半场设置三个。这些摄像头跟复杂的、从XYZ定位系统中提取数据的计算公式同步，每秒能抓取25幅图片。每张图片都记录有时间，并自动由电脑处理。电脑跟比赛实况报道（play-by-play）数据相连，一个回合90秒之内就能发出报告。这一点是STATS公司员工最为自豪的一点，他们在软件中所使用的计算公式是他们的专利，被他们称之为ICE平台。几乎是同步，想要查阅数据的教练和数据研究人员就能在他们的电脑、iPad上查看这些信息，有时候他们并不知道如何使用这些数据，但起码，他们拥有这些数据。
凯尔特人主帅里弗斯曾问过球队数据分析师扎伦一个问题：当朗多每个回合持球时间超过五秒时，凯尔特人的进攻效率如何。在使用这套数据系统前，扎伦被问的哑口无言无法回答，而如今，他可以大声响亮的告诉里弗斯答案了。因为Sport VU能够追踪每一个球员每个动作、每次传球、每次投篮、每次触球，一切的一切。
事实上，这套系统能够追踪的信息，比各支球队了解的多得多。每个总经理都表示，他们所使用的这套数据系统提供的数据，只是该系统提供的数据的一小部分。不过他们均认可，这套系统，是高端篮球数据分析的未来。
“我们需要30支球队对这些数据形成一种真正的度量标准，”森林狼篮球运营助理，同时也是Sport VU工作人员的波莱罗说道，“等到30支球队全部加入，我们依然认为我们只能使用这套系统5%-10%的内容，这套系统真的会改变比赛，但是在我们到达那一步之前，这只是美好的设想。”
至于这套系统给教练、观察家们带来了哪些具体利好，我们只需要看看这套系统的一些实际应用就好了。
篮球精算师
有些球队才刚开始用Sport VU，而那些更早接触到它的球队已经走在了前面。不过这15支球队一直都对他们是如何使用这些数据遮遮掩掩，但是有一支球队——多伦多猛龙——在斯隆管理学院体育分析年会，向公众揭开它的冰山一角。
猛龙的数据分析团队写出了无比复杂的代码，把录下的比赛中每一秒的X-Y坐标全部转化成了可以看的视频资料。被还原的场面之一是今年2月23日猛龙主场战胜尼克斯的比赛的第一节，贾森·基德利用卡梅隆·安东尼的挡拆投中了一记三分球。这段视频里，尼克斯球员用蓝色显示，传递着小黄球，多伦多球员被则是白色显示。它看起来很简单，但是转换的过程需要很多人，包括三名多伦多管理层的雇员，花掉很多时间。
这些代码可以识别所有的东西——什么时候发生了挡拆，在哪里发生的，掩护是否真的挡到了防守球员，以及执行战术时场上十名球员的位置。
Sport VU还可以识别每个球员的技能的能力，所以它明白克里斯·保罗在中距离位置远比拉简·朗多要危险，还有罗伊·希伯特比埃尔·霍福德要高。这部分内容对猛龙研究出来的最有用的部分至关重要：视频里穿着猛龙球员相同号码的透明的小圈圈，它们是“影子球员”，它们跑的是多伦多教练组和分析团队认为球员在一套战术中应该做的。猛龙分析团队可以用这个期望值系统，抛开多伦多的计划，构建一个“理想化”的防守。这么说吧，在对手的一次进攻中，凯尔·科沃尔投出底角空位三分的期望值比约什·史密斯在防守下投出六米开外的跳投的期望值要高得多。当然，得出结论也未必管用，因为教练组的一些人对于这些新的数字和电脑程序的价值还有所疑虑。
“你需要执教方的视角。我们还在找哪些规则错了——哪些地方系统的数据与我们在场上实际做的不符。”猛龙分析团队的主管阿利克斯·鲁克尔说。