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今天中午，金州勇士队以125比104的比分战胜了孟菲斯灰熊队，这是勇士队本赛季常规赛的最后一场比赛，也是他们的第73场胜利。这个胜场数打破了芝加哥公牛在95-96赛季创造的常规赛72胜记录。
继上个赛季金州勇士一举夺得总冠军之后，本赛季他们又以24场连胜继续吸引着人们的注意。难以想象，就在五年前，挺进季后赛对于勇士来说都是很难完成的目标。即使在今天这个瞬息万变的时代，勇士的崛起也堪称神话。这一切，只是因为当家球星斯蒂芬•库里（Stephen Curry）的疯狂三分吗？远远不能。勇士的胜利代表着数据分析流派的胜利。
NBA中的谷歌
在本赛季的比赛中，无论在谁看来，斯蒂芬•库里简直无人能挡：安东尼•戴维斯（Anthony Davis）、科怀•伦纳德（Kawhi Leonard）、或是艾弗里•布拉德利（Avery Bradley），无论谁在前方防守，库里都能在十米开外依靠三分球命中得分。然而曾经的勇士队和库里都没有今天这么威风，直到收编库里的第三年，勇士队仍然在季后赛门外徘徊，事实上，勇士队在上一任老板经营之下的16年中，只有一个赛季以末位进入过季后赛，而最后一次夺得总冠军更是要追溯到1975年。这就是现任老板乔•拉科布(Joe Lacob)在2011年接手时的金州勇士。
来自硅谷的勇士老板乔•拉科布。 图片来源 ngngsports.com
拉科布当时用四亿五千万美元（联盟中的最高价）买下勇士时，承诺五年内将它建设成总冠军队伍。这项收购行为颇具争议，不只因为四亿五千万本身是一个高的离奇的数字，还在于当时的勇士状况确实相当糟糕。但不可思议的是，去年，他竟然兑现了自己的承诺。
人们说拉科布的勇士就像是“NBA的谷歌”。拉科布是数据分析的坚实拥趸者。在球队重组的过程中，他和他的合伙人雇佣了许多数据分析师，为球队提供咨询帮助，并最先在球馆中引入球馆录像和分析系统，为了更好地监测球员的健康状况，勇士还在测试一种高科技的“智能服装”，实施收集球员的运动状态、呼吸和肌肉活动等信息，避免过度训练造成疲劳并帮助减少运动损伤。
为勇士提供设备支持的Athos是一家专门生产智能运动装备的公司。 图片来源 wired.com
毕业于加州大学洛杉矶分校和斯坦福，在硅谷成长起来的投资人拉科布，给勇士带来的不仅是充足的经费、精良的训练设备，更重要的是硅谷的思维模式：每一项决策都基于扎实的分析。就像硅谷任何一个商业神话都不是偶然，拉科布在一次采访中说：“勇士的成功也不是。”
用硅谷的语言解读篮球
如果说比赛的胜利是因为整支球队都发挥了最大的优势，那么先搞清楚球员和球队的优势就变得十分重要。过去，衡量球员表现的方式只有一个——目测。靠观看过往的比赛，对每个球员及球队的特点得出一个经验式的结论，传统的篮球评论员和篮球教练都是用这样的方式来进行技术分析。
拉科布的勇士们试图用新的视角看问题。一个球队是更爱用中距离跳投还是更擅长篮筐附近？又分别投了多少三分球和2分球？这些问题都有助于预测谁能取得比赛的胜利。这听起来有点故弄玄虚，但事实证明这些指标确实可以信赖。
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休斯顿火箭队的总经理达瑞尔•莫雷（Daryl Morey）曾经是一名数据分析师，该队同样以尊重数据著称。火箭在比赛中的策略是尽量避免在三分线内的远距离2分跳投，因为他们认为这是所有策略中最差的一种。上个赛季，火箭一共投出894个三分球，创造了球队单赛季投出三分球数的新记录。这个结论很容易接受，因为距离越远投篮的成功率越低，但只要在三分线以内，就不能像三分球那样高风险高回报。如果没有数据分析作支持，这种成功率和得分的权衡到底在哪个策略上得到最坏的结果则不得而知。现在，因为勇士队，你知道善于三分球的球队更有可能夺得冠军。这就是大数据的魅力，相关性可能隐藏在任何意想不到的地方。
数据分析不仅能评价单方面的表现，还能分析攻守双方的互动，毕竟篮球是两只队伍的较量。哈佛大学访问学者柯克•格斯贝瑞（Kirk Goldsberry）是NBA背后著名的数据狂人，在最新一届麻省理工斯隆体育分析年会上，格斯贝瑞与合作者发布出一套新的算法，可以通过球员的动作追踪数据分析出比赛进行中都是谁在防守谁。
格斯贝瑞的防守识别，连接两名球员的蓝色实线代表其中一方正在对另一方进行防守。 图片来源 柯克•格斯贝瑞
有了这一算法，就可以更好地描述一个球员的防守能力。格斯贝瑞的分析结果告诉我们，如果被科怀•伦纳德防守，你基本没有可能在三分线外出手投篮了，而如果防守换成克里斯•保罗（Chris Paul），你不仅在任何位置都很难投篮，而且即使投出去了也很难命中。又比如罗伊•希伯特（Roy Hilbbert）的盖帽率（41.9%）几乎是（David West）（23.4%）的两倍。
在科怀•伦纳德的防守位置图上，三分线以外的蓝色小圆代表在这些位置成功突破伦纳德防守的可能性非常小，相比之下篮筐附近的防守则薄弱的多。 图片来源柯克•格斯贝瑞
克里斯•保罗的防守位置图显示，无论近距离还是远距离，想要突破保罗的防守都绝非易事。图片来源柯克•格斯贝瑞
未来，还会有更多新算法出现。一旦转变思维，将篮球看作是一种可以用数学模型描述的行为，更复杂的问题得到解决只是时间问题，甚至连时间也不是问题。
NBA的大数据革命
数据分析依赖大量的数据支撑。NBA越来越注意到数据的力量，2013年，联盟30个场馆全部安装了名为SportVU的数据收集系统。联盟每个赛季举办的比赛多达1250场，每场至少有10人在场上会进行跳跃、投掷的动作，这些信息都会被SportVU捕捉并记录下来，光是13-14赛季的数据就有80G之多（相比之下，传统的得分、篮板和助攻等技术统计只占几十K大小）。
SportVU由摄像机和分析软件组成。架设在场馆上方的6台摄像机每秒钟追踪25次球员和篮球的运动，记录下速度、距离、球员间隔和控球的数据。随后，分析软件会计算出一系列技术参数，并源源不断地送到NBA的官网和电视频道中。提供软件支持的STATS公司表示，未来的NBA术语将包括速度档案、进攻战术、防守对位和球场覆盖地图等。
用来进行运动捕捉的摄像机。 图片来源 nba.com
更准确的数据分析意味着更大的可预见性。这是背离了篮球运动的真正意义吗？如果比赛开始前就已经能预见到结果，球员还何须在场上继续拼搏呢？场下的观众又能从一场严重剧透的球赛中获得什么乐趣呢？
支持数据分析的人士认为，这全都是没有必要的担心。对数据的掌握无非是帮助人们看到更多信息，相比过去，如今的球队、评论员和观众可以透过更多维度评论一场比赛。助攻、投球命中率、盖帽率，所有这些参数都能让我们更清楚地了解眼前的比赛是不是一场势均力敌的对决。勇士在上一赛季的总决赛中对战的克利夫兰骑士队，恰巧是联盟中另一只以应用数据分析著称的球队，这场比赛成为乔丹时代以来观看人数最多的一场决赛。正如格斯贝瑞在评论中所说的：“人们说数据分析会剥夺篮球的乐趣，但我认为NBA比以前任何时候都更好了。”
正如勇士在本赛季拿下的73胜一样，我们难道不觉得NBA变得更有趣了吗？
参考资料：
- http://www.sfgate.com/warriors/article/Owner-Joe-Lacob-rebuilt-Warriors-with-Silicon-6311704.php
- http://grantland.com/features/department-of-defense/
- http://stats.nba.com/featured/whole_new_view_2013_10_29.html