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另外網站Predicting NBA Champions & Using Advanced Stats ... - Lineups也說明：With the NBA playoffs around the corner, the top teams are jockeying for home court down the stretch. However, seeding is not the best ...
國立臺北科技大學 資訊工程系 王正豪所指導 錢寧的 基於時序模型和圖神經網路之NBA季後賽勝負預測 （2021），提出NBA advanced stats關鍵因素是什麼，來自於選手表現預測、NBA賽事勝負預測、圖神經網路、機器學習。
而第二篇論文中國文化大學 體育學系運動教練碩博士班 吳慧君所指導 李依蒨的 優秀女子籃球選手專項體能與進階攻守數據之關係 （2020），提出因為有 運動傷害、運動表現、球權佔有率、前十字韌帶的重點而找出了 NBA advanced stats的解答。
最後網站Best NBA players 2022-23 via advanced stats, MVP, Rookie ...則補充：Most Valuable Player · Devin Booker (3.25) · Donovan Mitchell (2.91) · Giannis Antetokounmpo (2.76) · Anthony Davis (2.74) · Shai Gilgeous-Alexander ...
大數據逆轉力：數據狂人、棒球老教練和他不起眼的球員們
為了解決NBA advanced stats 的問題，作者TravisSawchik 這樣論述：
難以置信的好！紐約時報暢銷書！ 十年來，大數據的技術和分析方式已有巨大的進展，每年自動生成的棒球資料量已經等同於二十世紀的資料總量。 大數據究竟是萬靈丹，還是虛有其表的裝飾品？ 《魔球》故事十年後，大數據已經不是「新」策略，幾乎每個大聯盟球隊都聘請了至少一位數據分析師，但也幾乎每位分析師都抱怨:「分析結果並未用在比賽上。」為什麼？因為經驗豐富的老教練、老球員不相信也不買帳，過往的經驗和傳統局限了球隊的發展，大量資料來襲，管理思維卻沒有跟著更新，導致球隊無力招架，根本不知道怎麼利用。 所以，當新工具遇到舊領導，管理才能和溝通能力才是關鍵。 看匹茲堡海盜隊經驗老
道的教練和大數據分析師如何通力合作，在資金短缺又沒有後援的情況下，用有限的資源和突破性的超凡戰略贏回比賽，徹底改變了球隊的命運。大數據給予可能，但領導管理能力和溝通技巧同樣重要，從本書實例可以看到大數據在實踐和應用時，該如何面對矛盾、如何整合不同的意見才能有效率的合作？本書適合對商業管理和改善團隊經營有興趣者，同時也是一本有趣的大數據入門書，如果你同時是棒球迷，那就更不能錯過了！ 名家推薦 國立臺灣大學管理學院 任立中 中華職業棒球大聯盟現任會長 吳志揚 行政法人國家運動訓練中心首任執行長 邱炳坤 國立體育大學 校長 高俊雄 熱血棒球主播 徐展元 Vamos Spo
rt 共同創辦人 徐裴翊 亞洲棒球總會(BFA)技術委員長 楊清瓏 聯合拍胸脯推薦！ 防守就是最好的攻擊！運用大數據，製造NICE PLAY，掌握勝利契機！──中華職業棒球大聯盟會長 吳志揚 二十一世紀初最棒的棒球故事，這不只是關於大數據的故事，更是新世代數據分析師與傳統球隊領導間的合作精神。——福斯體育網美國職棒專欄作家 Ken Rothansel 本書毫無疑問為《魔球》後的最佳續作，也是未來十年優秀團隊欲取得勝利的必備藍圖。索奇克完成了大師級的著作！——知名棒球數據庫Lahman’s Baseball Database 創辦人 Sean Lahman
一本非常富有啟發性的著作！——權威棒球媒體「棒球美國」(Baseball America) 和《魔球》的故事同樣亮眼！——美國《書目雜誌》重點書評（Booklist, starred review） 索奇克完美的剖析數據及球賽，所有讀者都會愛不釋手——《出版者周刊》（Publishers Weekly） 透徹、卓越且富有洞見！——MLB美國職棒官方媒體資深主播與球評 Brian Kenny 特拉維斯•索奇克精準地描繪了棒球隊使用的策略和夾在其中的關鍵人物。在這個由大數據驅動的世界中，他真正的掌握了大聯盟隊伍成功的本質。——美國棒球研究協會會長 Vince Gennar
o 寫作風格令人佩服，既有趣又淺顯易懂！——前紐約大都會隊總經理 Jim Duquette
基於時序模型和圖神經網路之NBA季後賽勝負預測
為了解決NBA advanced stats 的問題，作者錢寧 這樣論述：
近年預測比賽勝負的研究大多有兩點問題，一是以賽後數據做為預測，也就是以比賽已經結束所記錄下的數據來預測該場比賽結果。這樣的做法並不符合真實世界的情況，因為不可能在賽前就得知該場比賽的數據，因此造成準確率失真；二是以球隊的平均數值表現進行分析和預測，這樣的作法並沒有考慮到個別球員在比賽中做出的貢獻，造成許多個別球員表現並未被充分利用，例如：球員個人的得分、失誤、犯規等…。除此之外，對於數據預測的方式多採取傳統的計算方式，例如：直接將前三場的球隊得分算平均，當作第四場的得分，這樣的作法並未考量到數據之間的相關性，造成預測的數據不精準。本論文提出基於時序模型與圖神經網路，以預測出季後賽的勝負，首先
，我們以球員當作點(nodes)，並以時序模型預測之球員表現當作點特徵(node features)，根據其在球隊上的位置關係建邊(edges)形成一張圖(graph)。其次，利用本論文所提出的圖神經網路架構進行預測，其中GAT的注意力機制(attention)將會選取圖中重要的點並計算出點表達式(node representation)，經由GCN做卷積(convolution)得出特徵向量後，再透過全連結層(fully connected)將點表達式轉換成圖表達式(graph representation)，以進行最後的勝負預測。本論文以美國職籃(National Basketball A
ssociation, NBA)2020-2021球季的資料進行實驗，傳統以三場平均(3-game-average)計算出數據並透過ANN預測，準確率為59.5%，而透過本論文所提方法進行預測的準確率達到76.9%，顯示本架構能夠有效預測比賽的勝負。
優秀女子籃球選手專項體能與進階攻守數據之關係
為了解決NBA advanced stats 的問題，作者李依蒨 這樣論述：
本研究以參加第十五季 WSBL（Women's Super Basketball League）女子超級籃球聯賽 10 名選手及 108 UBA（University Basketball Association）中華民國大專院校籃球運動聯賽女生甲一級 10 名選手，共 20 名為研究對象。研究目的為：一、探討第十五季 WSBL 女子超級籃球聯賽及 108 UBA 中華民國大專院校籃球運動聯賽女生甲一級優秀女子籃球選手專項體能與進階攻守數據之相關。二、比較第十五季 WSBL 女子超級籃球聯賽及 108 UBA 中華民國大專院校籃球運動聯賽女生甲一級優秀女子籃球選手不同受傷程度選手專項體能之差
異。三、比較第十五季 WSBL 女子超級籃球聯賽及 108 UBA 中華民國大專院校籃球運動聯賽女生甲一級優秀女子籃球選手不同受傷程度選手進階攻守數據之差異。將第十五季 WSBL 及 108 UBA 女生甲一級聯賽之攻守數據，帶入進階攻守數據公式中分析統計，及專項體能測驗所有資料彙整。以 Pearson 積差相關探討優秀女子籃球選手專項體能與進階攻守數據之相關，以獨立樣本 t-test 比較優秀女子籃球選手不同受傷程度選手專項體能與進階攻守數據之差異，顯著水準為 α= .05 。研究結果得知：一、專項體能與進階攻守數據相關之結果，僅在球權佔有率（usage percentage, USG%）與
負重反向跳高度達正相關（r = .629）達顯著（p