NBA stats filter的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

書中字有黃金屋 股票這個價位要不要買論文書籍站 NBA stats filter

另外網站How Power BI can be Built to Analyze Player and Team ...也說明：analyzing team and player stats from the NBA from 1950 to the present. ... single or multiple players or team(s) to filter into the rest of the dashboard to ...

國立中興大學 資訊科學與工程學系所 賈坤芳所指導 薛嘉鑫的 一種針對高維資料集運用維度排序的天際線查詢演算法 （2019），提出NBA stats filter關鍵因素是什麼，來自於天際線查詢演算法、高維度資料分析、資料縮減、維度排序。

而第二篇論文東吳大學 國際經營與貿易學系 孫梅瑞所指導 慶柏延的 運動彩券投注決策之研究-以美國職業籃球賽事為例 （2015），提出因為有 運動彩券、美國職籃、賽事預測、羅吉斯迴歸、類神經網路的重點而找出了 NBA stats filter的解答。

最後網站NBA Statistics, Fantasy Basketball ...則補充：NBA Statistics, Fantasy Basketball Statistics, NBA Statistics, Fantasy NBA Statistics, National Basketball Association Statistics. ... Filter Teams: All NBA ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了NBA stats filter，大家也想知道這些：

一種針對高維資料集運用維度排序的天際線查詢演算法

為了解決NBA stats filter的問題，作者薛嘉鑫 這樣論述：

近年來，天際線查詢演算法被廣泛運用在很多地方，例如多準則決策、使用者喜好應用、多屬性決策等等，對於多維度資料的決策上非常有用。然而，隨著維度增加，某個資料點支配其他點的困難度也相對提高，造成不被任何資料點所支配的資料點數目增加，也造成計算天際線的成本增加，因為進行各資料點的屬性值比較的時間成本增加了。本研究提出將資料集中的資料點依維度值由小到大排序，並將維度值較小的資料點篩出以得出較可能成為skyline的資料點集合，此方法大幅降低可能成為skyline的資料點數量，再從其中尋找skyline set。如此可以提高搜尋效率，減低計算時間成本。本研究模擬實驗針對維度至少6維以上資料，比較本研究

提出的方法與BNL、SFS和BBS等方法之效能，結果顯示此方法能夠降低30%~60%的天際線查詢的執行時間。由此驗證，本研究提出透過維度排序以篩選出候選天際線的方法確實能夠改善高維資料集的天際線查詢時間。

運動彩券投注決策之研究-以美國職業籃球賽事為例

為了解決NBA stats filter的問題，作者慶柏延 這樣論述：

台灣運動彩券自2008年開辦以來，營業額從五十二億至2014年已達到兩百四十億新台幣，足以看出投注市場正逐年成長中。由於一般大眾或運動彩迷，投注方式多以直觀來判斷多半輸多贏少，本研究則認為運動彩券屬技巧型、預測性高之投資，如做好投資管理、資料判讀、風險評估、適度的策略應用，運動彩券乃是有可能獲利之投資標的。因此本研究希望透賽事資料與對戰紀錄蒐集，運用統計分析方法，讓一般大眾或運動彩迷在投注前能自行進行賽事預測，為投注增添勝率。 本研究以美國職籃2012~2015年賽事為研究對象，以主隊或客隊獲勝為預測目標，利用2012~2014年共2,459場賽事數據建立預測模型，並以2014

~2015年1,230場賽事數據做為測試樣本；來預測2015~2016年10月至1月共719場賽事，再以虛擬投注方式衡量報酬率，並與直觀投注結果做比較，藉此提供投注者一個較客觀可行的投注策略。 本研究特別將球隊優勢與陣容變更等因素列入考慮。首先以羅吉斯迴歸分析篩選出影響球賽獲勝之重要變數，再透過類神經網路建立四組不同預測模型，針對高勝率(低賠率)、低勝率(高賠率)、主場等進行賽事預測。經預測結果發現，經變數篩選較不篩選變數有較佳的預測能力；此外，在投注選擇方面，選擇低勝率投注預測正確率83.50%，投報率最佳可達115.33%。

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