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p league+季後賽的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦DanFormosa寫的 圖解棒球完全BOOK 可以從中找到所需的評價。
國立臺北科技大學 經營管理系 蔡榮發所指導 林峻霆的 美國職棒球團與球員績效分析 （2021），提出p league+季後賽關鍵因素是什麼，來自於職業運動、球團效率、球員效率、差額變數模型分析、非意欲產出模型分析。
而第二篇論文國立中正大學 資訊管理系研究所 胡雅涵、李珮如所指導 潘振卿的 基於機器學習與文字探勘建立運動賽事預測模型-以NBA為例 （2020），提出因為有 運動新聞、情感分析、文字探勘、資料探勘、籃球比賽的重點而找出了 p league+季後賽的解答。
圖解棒球完全BOOK
為了解決p league+季後賽 的問題，作者DanFormosa 這樣論述：
球隊和聯盟 大聯盟 (Major League Baseball) 掌管著二個職業棒球聯盟—美國聯盟 (American League) 和國家聯盟 (National League)。在本章將要介紹各個球隊間如何來進行比賽的，從例行賽 (regular season)、季後賽 (postseason) 一直到世界大賽 (world series)。 在球賽開始之前在投手投出第一球前，需要完成一連串的事前準備，像是檢查棒球以及在本壘板前交換二隊的打擊順序。 本書特色 為了讓讀者能清楚地了解各種含糊的、容易引起誤會的、使人混淆的、不一致的和語焉不詳的規則，特地將本書設計成可以快速
查詢和容易閱讀的大聯盟完全指南。 經過幾十年來的發展和演進，大聯盟的規則不僅在規範的範圍上和複雜度上都和剛創立時有很大的不同。正式規則手冊為了能對發生在球場上的任何行為有其規範，因此在撰寫時所採用的方式是試圖站在以不同的角度來檢視球場上的狀況。因此，並不容易閱讀。為了讓讀者能夠輕鬆看懂棒球，了解其中的巧妙以及如何來欣賞一場精彩的棒球比賽，特別將複雜的規則予以分類、歸納並將它們重組成簡單、清楚的觀戰指南，讓對棒球友興趣的初學者和球迷、專家們都能以輕鬆愉快的方式來認識美國職棒大聯盟的棒球比賽。 以大聯盟完全指南為宗旨，希望能給球迷一個全新的棒球體驗本書盡量以輕鬆易讀的方式來做編排，並根據每
章的主題來搭配相關的規則作為說明。 作者簡介 丹．福爾摩沙 Dan Formosa 從事設計和設計研究的顧問工作，曾經為全球性企業開發出創新的產品。丹在紐澤西州的霍部肯(Hoboken)度過他的小學時期，而該處就是第一場擁有棒球紀錄的比賽地點。繼續在設計、人類工程學和生物力學方面深造並取得學位。
美國職棒球團與球員績效分析
為了解決p league+季後賽 的問題，作者林峻霆 這樣論述：
攤開近年來美國職棒大聯盟MLB(Major League Baseball)中30支球團的薪資花費，各球團為提升晉級到季後賽和問鼎世界大賽(World Series)冠軍機會，大市場球團不斷提高薪資政策在球員市場中網羅明星級球員，來提升整體團隊戰力，若球團的戰績表現不佳容易招致批評，其薪資政策過於浪費且無效率；相較之下小市場球團以有限的預算，對球員進行場上表現評估以及從球員市場中尋找潛力球員，組建出具經濟實惠的陣容，並在球季中創下佳績。本研究選取2021年球季30支球團與407球員作為評估對象，球團績效評估方面，以團隊薪資作為投入項，總上壘數、總得分、團隊勝率和團隊投手防禦率作為產出項，並以
差額變數模型分析歸納出具有效率和無效率之球團。球員績效評估方面區分為野手和三種類型投手，以年度薪資、出賽次數和打席數作為投入項，意欲產出項為球員賽場上正面評價之數據，球員賽場上負面評價之數據作為非意欲產出項，並且以非意欲產出模型分析歸納出具有效率和無效率之球員。研究結果發現30支球團中有6支球團具有效率，其餘的24支球團中除了多倫多藍鳥，其他球團在薪資方面均存在超額投入現象，存在超額投入現象的前五名球團皆為大市場球團，以費城費城人的超額投入幅度最高，而球團效率因資源集中而有顯著差異，亦即球團的薪資投入過於集中在明星球員上，未必能讓球團效率有所提升，相反的球團薪資的分散在潛力球員或其他球員上，能
讓球團效率表現較好，且更具經濟效益。球員分析方面共有48位野手、12位先發投手、22為中繼投手和19位救援投手的表現具有效率，球團經理人可以針對這些球員進行網羅來補強團隊陣容，特別是潛力球員們。另一方本研究歸納出無效率之球員，可能存在超額投入薪資與出賽次數，亦或是非意欲產出過多之現象，將球員的分析結果提供給球團經理人，讓經理人能夠考量球員狀況進行資源有效的配置。
基於機器學習與文字探勘建立運動賽事預測模型-以NBA為例
為了解決p league+季後賽 的問題，作者潘振卿 這樣論述：
現今資訊發達及行動裝置普及的情況下，帶來了龐大的數據量，對於個使用者獲取資訊來說相對容易，各行各業都從中發展出不同的行銷模式進而獲得廣大商機，在運動領域也出現相同情況。運動產業藉由網路媒體傳播到各個角落，在美國排名前五名運動項目之一的美國國家籃球協會(National Basketball Association, NBA)也跟上了這波熱潮，藉由各式各樣聯盟、球隊組織活動，不但創造了話題性及討論度，同時也將其產業鏈連結到我們生活中，例如：球迷可藉由行動裝置透過網路傳遞方式，不僅能夠直接觀賞運動比賽線上直播或是接收社群媒體訊息等，同時球迷也能直接在網路商店中購買到關於球隊及球員之相關周邊商品。
而組織經營管理團隊，除了要了解如何透過商業手法獲益以外，最重要的則是如何操作球隊獲得更多的勝利，創造出球隊品牌效益，進一步的吸引到更多的球迷支持球隊，因此如何獲得球隊勝利變成組織的首要課題。每年NBA每場例行賽都攸關球隊是否能夠獲得季後賽資格，進一步抱得年度的冠軍金盃，因此如何找出潛在影響每場對戰組合中的勝負因子，則須透過數據資料挖掘找出隱藏的訊息並觀察與解釋，讓其數據產生有用的價值。本研究設計三組不同實驗進行預測模型之比較，其中除了透過歷史賽事數據資料探勘與機器學習相結合方式以外，同時使用了衡量各類對弈活動水準的評價方法Elo等級分制度（Elo Rating System）及搜集運動新聞文章
、評論使用文字探勘等方式，希望透過上述不同面向找出影響對戰組合勝負的關鍵因子並建立運動賽事預測對戰組合之預測模型。