今天 是 去 到 讲话 关于
什么 提供 这 最好的 机会 为了 a 回归 在 这 NBA。
所以 我的 姓名 是 韦斯顿 三文鱼。
我是 现在 a 学生 在 俄克拉荷马州 状态 大学
学习 为了 商业 分析 和 数据 科学 在 我们的 大师 程序。
和 我的 姓名 是 扎克 磨坊主。
我是 还 a 学生 在 俄克拉荷马州 状态 大学
和 还 学习 为了 我的 大师 在 商业A 分析 和 数据 科学。
全部 正确的， 所以 是 去 到 覆盖 这 桌子 内容 真实的 快的。
那 演出 什么 是 正在做 自始至终 这 推介会。
第一的 是 去 到 开始 和 一个 介绍
那 讨论 为什么 是 这里 和 什么 确切地 这 学习 是 为了。
然后 是 去 到 跳 进入 我们的 数据和方法，
和 那 看起来 在 什么 做 这 数据 看 喜欢，
如何 做过 我们 完全的 我们的 分析，
和 这 不同的 方式 我们 操纵 我们的 数据。
出色地 然后 看 在 这 描述性和预测性比例
那 展示 什么 能 我们 派生 从 这 现有数据
和 然后 什么 做 我们的 预测 看 喜欢。
然后 在 这 结尾，
出色地 结束 这 推介会
和 看 在 什么 是 这 分析的意义
和 如何 它 能 是 用过的 经过 NBA 团队 在 这 未来。
这里是 a 引用 经过 没有 坦率。
他是 这 导演 的 篮球 分析 和 这 圣 安东尼奥 马刺队。
我们 想法 这 会 是 a 好的 引用
把它加入进来，因为它处理 [听不清 00:01:16]
和 还 这 NBA是 在 一般的。
所以 他 说，
“我 思考 分析 有 人气增长
因为 它 能 给 你 a 竞争的 优势
如果 你 做 它 出色地。
每一个 小的 少量 有帮助。
通过 我们的 推介会， 是 去 到 讨论
NBA 分析 和 如何 他们 能 生产 来 背部
基于 在 这 数据 那 我们 寻找。
我们 想法 这 引用 真的 辐 到 这 全面的 客观的 的 我们的 项目。
现在我将 经过 它 离开 到 扎克 大部头书 介绍 这 项目 作为 a 所有的。
谢谢， 韦斯顿。
去 进入 这 介绍 这里， 去 进入 a NBA 季节，
每一个 团队 有 一 常见的 目标， 和 那就是 到 赢 这 锦标赛。
喜欢 I 说， 去 进入 这 季节， a 很多 的 团队 希望 为了 40 加 胜利
在 他们的 82- 游戏 季节，
但 a 伟大的 季节 通常 结果 在 50 加 获胜。
然后 还 我们的 基本的 兴趣 为了 这 推介会 和 分析
是 在 这 难的 战斗 胜利 或者 被称为逆转胜利
经过 这些 不同的 团队。
我们 定义 a 回归 胜利
作为 这 获胜 团队 输 经过 10 加 积分 在 中场休息。
在 中场休息 存在 向下 经过 更多的 比 比赛结束时得了10分。
我们 是 看到 那 每一个 所以 经常
那里 是 团队 那 是 采取 a 带领 和 最终 获胜 这 游戏。
然后 最后，
我们 有 我们的 分析 那 利用 玩- 经过- 玩 数据 和 薪水 数据 套，
哪个 我们 将要 去 进入 a 小的 更多的 细节 在 只是 a 很少 分钟。
现在 是 去 到 讨论 这 两个商业问题
那 我们 想 到 回答 使用 两个都 这 数据。
第一的， 寻找 在 这 玩- 经过- 比赛数据，
我们 想 到 知道 确切地 什么 玩 或者 顺序 的 玩 之内 这 游戏
给 这 团队 这 最 机会 在 a 回归 胜利。
我们 想 到 知道 什么 确切地 球员和教练可以这样做
和 画 向上 在 这 线 向上 到 生产 a 回归。
然后 和 这 薪水 和 职业 统计数据
我们 真的 想 到 看 如何 那些 变量，
这 薪水 和 职业 统计数据，
能 是 用过的 到 决定 如何 涉及 a 玩家 应该 是 在 回归 胜利。
所以 不是 一定 只是 如何 出色地 他们 履行 作为 他们 实际上 履行，
但 还 如何 他们 应该 履行 基于 在 这些 变量。
所以 哪个 玩家 是 表现不佳
和 超过 表演 根据 到 他们的 合同 和 追踪 记录？
下一个 出色地 讨论 这 数据 和 方法 那 我们 用过的 为了 两个都 这 数据 套。
喜欢 I 说， 我们 哈 d二 数据 套。
这 第一的 一 专注 在 逐帧解说 数据。
这 数据 包含 这 过程 和 每场比赛的结果
之内 每一个 游戏 从 2015 通过 2018年。
所以 它 包括 全部 30 NBA 团队 和 确切地 什么 他们 做过
在 每一个 单身的 玩 自始至终 这 游戏 自始至终 这些 年。
扎克 将要 还 讲话 关于 这 薪水 数据 那 我们 有。
正确的， 所以 去 进入 这 薪水 数据， 它 包含 这 薪水 信息
为了 每个 的 这 玩家
那 是 提及 在 这 逐帧解说 数据。
无论 那 玩家 那 曾是 比赛实况数据中提到的内容
玩 一 分钟 的 NBA 时间 或者 数百 的 分钟 的 NBA时间，
他们 是 出现 在 我的 薪水 数据。
I 可以 然后 去 和 看 什么 他们的 职业 统计数据 和 什么 他们的 薪水 曾是
为了 这 季节 那 我们 是 看着 之内 这 逐帧解说 数据。
现在 是 去 到 看 在 这 关键变量
那 我们 成立 之内 这 逐帧解说 数据 放。
你 能 看 事物 这样的 作为 回归，
一半 时间 赤字， 这 射击 距离， 结果 类型， 和 反弹 类型。
但 二 那 我们 想 到 专注于 在 特别的 曾是 这 回归。
那是 a 多变的 [听不清 00:04:51]
它 曾是 我们的 旗帜 多变的 和 用作 我们的 预测器。
我们 已标记 这 一 下一个 到 全部 游戏
在哪里 a 团队 拖着 经过 10 或者 更多的 半场得分
和 来了 后退 和 韩元 和 它 曾是 a 零 如果 不是，
因为 作为 我们 说，
这 全面的 目标 的 这 推介会
是 到 看 什么 线索 到 来 后退 在 一般的。
然后 还 我们 想 到 看看半场结束时的分差，
哪个 曾是 其他 多变的 那 我们 已创建。
这 演出 这 数字 的 积分， 这 某个团队 拖着 到 中场休息。
如果 这 赤字 曾是 更大的 比 或者 等于10分，
然后 那些 是 这 游戏 那 我们 具体来说 看起来 在，
和 然后 我们 想 到 看 如果 那些比赛中的精彩表现
引领 到 a 回归 在 这 结尾。
现在 寻找 在 一些 的 这 钥匙 变量 为了 这 薪水 数据。
这些 作为 a 所有的 是 变量 那 我们决定
是 去 到 是 重要的 为了我们 分析。
但 一次 再次，
I 通缉 到 重点是 a 很少 的 这些变量或其中几个变量
作为 I 感觉 那 他们 是 更重要 到 观点 出去 和 解释。
第一的 的 哪个 存在 这 玩家 参与 多变的。
这 玩家 参与 变量解释了个人参与情况
在 钥匙 玩 期间 逆转。
这些 玩 可以 包括 镜头， 篮板、犯规、
任何 的 这 可采取行动 玩
那 我们 看 自始至终 这 逐帧解说 数据。
所以 我们 通缉 到 拿 个人 账户
从 玩家 所以 我们 可以 看
如何 许多 时代 a 肯定 玩家
曾是 整个赛季都在投篮，
和 真的 是 有能力的 到 比较 这些 玩家
到 联盟内的其他球员
然后 去 到 来 后退 分数。
这 是 a 最小值 最大限度 得分 方法
那 我们 使用 到 分数 这 全面的 玩家 参与。
这 是 什么 我们 使用 到 真的 量化 如何 涉及 这些 玩家 是。
这 是 利用 这 球员参与变量
那 你 看 那 I 只是 解释过了。
I 通缉 到 去 a 小的 少量 更深 进入 这 回归 分数 计算
只是 到 制作 当然 那 每个人 明白 如何 这 曾是 已计算。
作为 I 说， 它 曾是 a 最小值 最大限度 评分方法
和 这 曾是 用过的 到 确定球员的参与程度
期间 他们的 团队的 回归 胜利。
这 最小值 最大限度 方法 创建 这 分数，
采取 这 玩家 参与程度也应考虑在内
相对的 到 这 范围 的 值 那 出现 为了 每个 多变的。
它 会 拿 这 最大限度 数数 的 这些 不同的 玩
和 它 会 使用 那 作为 这 最大限度 和 然后 a 最低限度
的 通常 什么 我们 成立 会 是 零 作为 肯定 玩家 会 仅有的 玩
a 非常 低的 数量 的 分钟 从 零 和 全部 这 方式 向上 到 数百 的 分钟。
但 通常 和 这 零 分钟 玩家们，
我们 成立 那 他们 做过 不是 贡献 很多 到 这些 回归 获胜。
以下 你 看 这 公式 那 我们 用于每位球员
到 创造 这 回归 分数。
这 是 a 完美的 例子 作为 我们 看 这 协助 数数
分割 经过 这 最大辅助 次数。 1667年
哪个 .1667 存在 1 分割 经过 这 全部的 的 这 6 包含的变量
哪个 是 什么 我们 会 称呼 这 重量 为了 这 公式。
每个 的 这些 变量 曾是 加权 同样地
和 我们 采取 这 最小值 最大限度 每个变量的得分
和 乘以 那 经过 100 到 得到 这 最终的 分数。
出色地 现在 看 在 这 玩- 经过- 玩 分析 方法。
什么时候 采取 这 数据， 我们 第一的 开始 经过 合并。
我们 有 六 CSV 文件，
一 那 已识别 每个 个人 年，
和 我们 合并 全部 那些 进入 一 中央文件
所以 我们 可以 看 在 每个 逐帧解说 数据 从 这 六 年 那 我们 有。
我们 然后 转变 这 数据 使用 旗帜 变量。
作为 我们 说，
我们 创建 a 柱子 那 指定的 无论 那里 曾是 a 回归 或者 不是。
我们 第一的 看起来 在 这 中场休息 得分
和 锯 如果 团队 是 尾随 经过 10 或者 更多的 在 中场休息。
我们 会 然后 拿 那些 游戏
和 然后 看 如果 a 回归 实际上 发生了。
如果 它 做过， 我们 已标记 一 和 具体来说 出色地 得到 那些 玩 那 发生了。
然后 为了 这 描述性的 分析，
我们 看起来 在 不同的 图表 之内 绘画。
这些 包括 事物 作为 如何 远的 离开 这 玩家 是 射击 从 这 篮子，
以及是否 他们 是 丢失的 或者 伪造 他们的 镜头，
这 反弹 类型，a 和 事物 就像那样
到 得到 一个 主意 的 什么 玩家 是 正在做 期间 这 游戏，
如果 他们 是 实际上 生产 好的 结果 到 安全的 a 回归。
然后 最后， 这 预测 分析 我们 做过 在 J MP Pro 使用 a 决定 树
到 看 哪个 玩 和 一系列戏剧 生产 这 来 后退
和 如何 我们 能 更好的 看 在 那些 在 这 未来 到 然后 有 团队
是 有能力的 到 生产 更多的 反击 自始至终 这 季节。
现在 为了 这 方法 和 这 薪资分析。
第一的 离开， 我们 有 到 做 一些 桌子 加入。
这些 关节 是 必要的 到 得到 所有数据表汇总在一起
作为 我们 需要 他们 全部 一起
到 真正能够深入了解一切 作为 a 所有的
分离 它 不是 也 很多 帮助 为了 我们。
然后 我们已经 已搬 在 到 一些 数据 转变。
我们 写道 SQL 查询 到 收集 这 计数 的 这 钥匙 指标。
这 是 如何 我们 得到 这 计数 的 镜头
为了 这 各种各样的 玩家
沿着 和 其他 事物 这样的 作为 再平衡 或者 犯规。
然后 我们 已搬 在 到 一些 描述性的 分析 那 曾是 完全的 在 绘画。
和 这 描述性的 分析，
一 的 这 钥匙 事物 那 我们 是 看着
曾是 这 回归 分数， 这 实际的 回归 分数，
和 这 预测 回归 得分 相对 这 薪水 的 这 玩家。
所以 我们 可以 看 只是 如何 出色地 它们是 表演
相对的 到 他们的 薪水。
然后 最后 我们 有 a 预测 分析。
我们 做过 a 线性 回归 那 曾是 完全的 在 JMP 专业。
I 将要 去 进入 a 小的 少量 更多详情 关于 那 a 小的 少量 之后 在。
现在 是 去 到 跳
进入 那些 描述性的 和 预测 分析 那 我们 实施。
是 去 到 开始 和 这 描述性的 分析 第一的。
这里， 我们 想 到 看 在 这 薪水 相对 反击 经过 每个 NBA 团队。
如果 你 看 在 这 数据 积分，
你 能 看 那 最多 团队 沿着趋势线走，
意义 那 作为 他们 花更多钱 在 他们的 团队 和 薪水，
他们 还 生产 a 更大的 数字 的 逆转。
所以 你 能 看 那 这 波士顿 凯尔特人
有 这 最多 反击 在 14 向上移动，
和 然后 这 克利夫兰 骑士队 有 这 最高 薪水 有薪酬的，
但 还 一 的 这 最少 反击 和 仅有的 五 逆转。
什么 我们 想法 曾是 这 最多 有趣的 曾是 这 印第安纳州 步行者队
因为 不是 仅有的 做过 他们 支付 这样的 a 低的 薪水，
但 他们 是 还 有能力的 到 产生 12 个逆转
哪个 是 这 第三 最多 自始至终 这 NBA。
I 通缉 到 重点关注印第安纳步行者队
和 看 什么 确切地 他们当时正在做
那 允许 他们 到 产生如此多的逆转
和 这样的 a 低的 薪水 速度。
作为 韦斯顿 说， 我们 通缉 到 重点 在 这 印第安纳州 步行者队。
这里 我们 看 这 薪水 的 步行者队球员与他们的各自逆转得分。
一些 高度 得分 玩家 是 成立 之内 这 印第安纳州 步行者队 名册，
作为 你 能 看 和 迈尔斯 车工， 卡尔森， 年轻的， 乔治， 和 奥拉迪波。
这 顶部 得分 玩家 是 传播 穿过 这 薪水 光谱。
所以 你 看 一些 便宜的 玩家 这样的 就像迈尔斯·特纳或卡尔森一样
存在 更多的 的 a 中- 范围 玩家， 薪水 有薪酬的 玩家。
然后 你 还 有 更多的 昂贵的 玩家 这样的 作为 保罗 乔治
或维克多 奥拉迪波 更远 向 这 顶部 正确的 的 这 图形 那里。
所以 你 能 真的 看 如何 他们有 将财富分散出去
和 是 获得 最大限度 表现 出去 的 他们的 高薪球员
但 还 寻找 表现 出去 的 降低 有薪酬的 玩家。
你 能 还 看 那 他们 有 一些 中间 层级 玩家 那 来 进入 玩
和 提供 大的 帮助 到 这 步行者队
作为 他们 需要 一些 玩家 到 来 离开 这 长椅
和 是 有能力的 到 提供
一些 钥匙 价值 玩 和 生产 逆转。
作为 I 说， 一 的 这 钥匙 我想指出以下几点
曾是 那 图片 维克托·奥拉迪波—— 这 最高 有薪酬的 球队中的一名球员——
是 还 这 最高 表演 在 条款 的 回归 分数，
所以 它们是 确实 获得 他们的 值得 出去 的 他 作为 a 玩家。
全部 正确的， 所以 现在 是 去 到 得到 进入 我们的 预测 分析。
到 开始 和 这 逐帧解说 数据， 我们 决定 到 制作 a 决定 树
到 预测 这 玩 类型 那 线索 印第安纳州 步行者队 生产 怎么样？ 后退
使用 这 下列的 变量 你 能 看 以下。
出色地 看 那 仅有的 a 这些变量中的几个
实际上 玩 a 巨大的 影响 在 预测 无论 这 步行者队
将要 来 后退 从 10 或者 更多的 积分。
在 这 决定 树，
那里 是 二 节点 在 特别的。
一 在哪里 这 距离 射击 曾是 大于或等于 26 英尺
从 这 篮子， 和 他们 是 制作 那些，
作为 出色地 投篮距离大于或等于 3 英尺
从 这 篮子，
意义 那 它们是 看着 更多的 的 a 布局 选项。
现在 是 去 到 看 在 那些 二 节点 a 小的 少量 更多的 在 特别的。
这些 分支， 作为 I 说，
预测 那 这 步行者队 生产 回归 胜利。
在 这 全面的 模型 我们 有 a 验证 错误分类 速度 的 45.97%。
作为 I 说，
这 模型 预测 那 制成 镜头 的 26 英尺及以上
制成 上篮 3英尺 或者 更远 从 这 篮子 线索 到 逆转。
我们 会 说 是，
他们 应该 真的 重点 在 这 三点式
和 更多的 更高 百分比 枪击事件 这样的 作为 上篮，
因为 作为 你 能 看 在 两个都 的 那些， 这 预言 曾是 一，
哪个 在 这 案件 方法 那 这 步行者队 是 有能力的 到 生产 a 回归。
你 能 看 那 和 这 26 脚和进一步的节点，
这 可能性 那 它 等于 1 曾是 62.75%，
然后 什么时候 我们当时投篮的距离篮筐甚至更远。
你 有 a 可能性 那 你 会 胜率75.9%，
或者 来 后退 在 75.9%。
然后 作为 I 说，
那里 是 二 变量 那 似乎是最重要的
的 这 10 那 我们 看起来 在
在预测方面 为什么 这 步行者队成功逆转取胜。
那 曾是 第一的 射击 距离。
哪个 看起来 在 如何 远的 玩家 射击 这 球，
和 然后 还 射击 结果。
那是 无论 他们 制成 或者 错过 这 射击。
和 这 距离， 作为 I 说，
26英尺 或者 更远， 哪个 是 关于 这 三- 观点 范围，
或者 一些 的 那些 更高 百分比 镜头 在 这 玩 为了 a 上篮。
然后 还 如果 你是 制作 更多的 镜头，
你是 生产 a 更高 分数 给予 你 a 更好的 机会 的 未来 后退。
全部 正确的， 所以 现在 移动 进入
我们的 线性 回归 部分 的 我们的 预测分析。
这 回归， 作为 I 说， 曾是 完全的 在 JMP 专业版
和 这 曾是 完毕 到 预测 这 回归 得分 的 个人 玩家
基于 在 这 下列的 变量 那 你 看 那里 在 屏幕。
A 夫妻 的 这 钥匙 一个 到 观点 扣除的将是球员的个人薪水。
他们的 团队 姓名， 和 然后 他们的 职业生涯统计数据
作为 你 看 和 全部 那些 不同的 变量 那里。
它是 还 重要的 到 笔记
那 这 变量 是 选定 为了 这种回归
基于 在 他们的 等级 的 意义。
如果 这 多变的 曾是 不是 成立 到 具有重要意义，
它 曾是 不是 包括 在 这 回归。
去 进入 这 概括 的 适用于此线性回归，
I 做 想 到 观点 结果表明它的RS平方值很低。
但 这 是 不是 a 基本的 忧虑 为了 我们的 分析。
我们 知道 那 这 回归 分数
会 是 基于 在 这 回归 参与统计数据，
但 我们 现在 通缉 到 知道
什么 这 得分将是 基于 在 完全地 不同的 变量。
所以 反而 的 使用 这 变量
那 我们 用过的 到 创造 这 统计数据 最初，
是 现在 使用 新的 变量 到 尝试 到 预测 什么 它 应该 是 基于 在，
喜欢 I 说， 他们的 薪水 和 职业 统计数据。
那 方法 那 这 预测 会 各不相同 从 这 原来的 得分
和 那 曾是 不是 仅有的 预期的 在 我们的 分析，
但 它 曾是 还 想要的 那 我们得出了不同的分数
到 真的 看 如何 他们 是 据称 到 履行。
现在， 基于 在 这 分析，
我们 是 有能力的 到 来 向上 和 一些 的 这 最多 重要的 变量。
这 第一的 的 哪个 那 我们 锯 曾是 最多 重要的 曾是 薪水。
某物 那 我们 是 看到
是 那 更高 有薪酬的 玩家 是 预计表现更佳，
哪个 是 某物 那 你 肯定会看到更多
在 这 实际的 NBA。
看到 那 玩家 喜欢 维克托·奥拉迪波 或者勒布朗·詹姆斯
和 更高 薪资 有薪酬的 到 他们 会 是 表演 更好的
比 那些 和 降低 薪资。
然后 移动 在 从 那里， 我们 还 有 这 团队。
这 一 确实 制作 感觉
作为 你 看 那 一些 的 这 顶部 团队
那 它 原本期待着一场逆转胜利
和 预测 这 回归 得分
是 这 金的 状态 勇士队 以及印第安纳州 步行者队
哪个 是 a 夫妻 的 这 团队 那 我们 锯
有 这 最高 数字 的 逆转胜利
超过 这 季节 那 我们 是 寻找 在。
然后 我们 还 有 a 夫妻 的 职业生涯统计数据 那 真的 爆裂 向上
和 显示 到 我 a 夫妻 的 这 最多 重要的 变量
为了 这 回归。
这 第一的 的 哪个 存在 这 职业 全部的 反弹 经过 这 玩家们，
和 然后 那 曾是 随后 经过 这 职业 积分。
看到 那 玩家 有 更高 职业生涯总篮板数和更高得分，
我们 预期的 那些 玩家 到 生产 更多的
价值 每当 它 来了 到 创建 回归 胜利。
患病的 还 笔记 那 这些 重要变量
是 计算 通过 这 日志 值得。
现在 是 去 到 看 在 这 结论 的 这 推介会。
好的， 所以 去 进入 一些 的 这 印第安纳州 步行者队 预测，
具体来说 想 到 观点 找出步行者队的一些顶级球员
和 在下面 表演者。
这 蓝色的 点 那 你 看 那里 是步行者队真正的最佳球员
那 我们 锯 在 这 早些时候 图表
的 这 实际预测回归得分与薪资对比
然而 现在 我们 是 查看预测分数
或者 他们的 实际的 回归 分数， 对不起， 相对 这 薪水，
现在 我们 是 寻找 在 这 预测得分。
这 这 橙子 Xs 标记 这 步行者队的 表现不佳者。
这 表现不佳者 在 这 图形 和 这 橙子 Xs，
我们 是 看到 他们 预测 到 相对而言要高得多
比 他们的 队友们， 然而 和 他们的 实际的 分数，
他们 是 寻找 他们自己 更多的 中低端
相对的 到 他们的 队友们，
哪个 真的 演出 我们 那 它们是 不是 表演
向上 到 什么 他们的 薪资和职业统计数据
这么说 他们 应该 是 表演
特别 什么时候 它 来 到 创建 a 回归 胜利。
但 它 是 重要的 到 观点 出去
那 这 团队 有 完毕 a 伟大的 签下廉价球员的工作
那 生产 回归 获胜。
我们 看 那些 玩家 这样的 比如迈尔斯·特纳或卡尔森，或者杨
那 有 a 小的 少量 降低 薪资，
但 他们 还 生产 a 很多 的 玩
那 能 帮助 和 创建 a 回归 赢。
然后 我们 还 通缉 到 观点 出去
一些关于克利夫兰骑士队的预测
和 他们的 故障 那 去 和 他们。
这 骑士队 应该 有 多种的 高的- 层级 回归 玩家。
一 具体来说 到 观点 出去 会 是 凯文 爱。
凯文 爱 是 那里 在 这 图表顶部
和 他 有 两个都 一个 橙子 X 和 a 蓝色的 标记 下一个 到 他的 姓名。
那 只是 标记 那 他 曾是 一 的 这 实际的 顶部 表演者
对于骑士队来说，
但 在 这 相同的 时间， 他是 在下面 表演 非常。
所以 在 我们的 预测，
我们 能 看 那 他是 预测 到 实际上 履行 更好的 比勒布朗·詹姆斯还差
哪个 是 某物 那 是 非常 有趣的 到 观点 出去。
喜欢 I 说， 和 我们的 预测 根据薪资和职业发展统计数据，
我们 会 预计 凯文 爱 到 表现优于勒布朗·詹姆斯
什么时候 它 来了 到 生产 回归 获胜。
但 在 现实， 他是 实际上 相当 排名靠后
和 他 仍然 遗迹 一 的 这 顶部 表演者，
但 他 做 不是 生产 几乎 作为 很多 作为 勒布朗 詹姆斯 做。
现在 我们 还 通缉 到 看 在 这 最好的 有价值的 玩家 在 NBA。
我们 展示 这 顶部 五 这里。
寻找 在 他们的 预测 回归 分数，
你 有 人们 这样的 就像卡尔-安东尼·唐斯、乔尔·恩比德一样
和 本·西蒙斯
预测结果 到 是 一些 的 这 更高 表演 玩家
在 这 全部的 联盟。
但 作为 你 能 还 看， 什么时候 这 数据 曾是 已取下，
他们 有 相对地 低的 薪资 比较的 到 其他 玩家。
什么 我们 推荐 这里
是 确实 给予 这些 玩家 这 他们应得的合同，
作为 他们 帮助 团队 生产 反击 和 明显地
提供 统计数据 那 允许 团队 到 履行 他们的 最好的。
他们是 肯定会做更多 为了 什么 它们是 实际上 值得。
然后 我们 还 通缉 到 看看最佳预测线
为了 这 步行者队。
作为 I 提及 早些时候，
那 三 观点 在 高的 百分比 强调。
所以 建造 向上 阵容 的 射击 威胁 从 距离。
你 有 人们 这样的 作为 罗宾逊、约瑟夫和乔治
他们的 平均的 射击 距离 是 关于 15英尺及以上
什么时候 这 三- 观点 线 是 关于 25英尺，
所以 那 演出 那 他们 他们投了很多三分球，
但 它们是 还 制作 它。
不是 仅有的 是 他们 射击 从 那 远的，
但 它们是 还 更多的 可能 到 制作 他们的 镜头，
所以 那些 人们 会 是 有 在 这 线 向上
每当 你 是 尝试 到 生产 a 回归
作为 它们是 更多的 高效的。
还 因为 他们 能 射击 从 深的，
你会 预计 那 他们 还 有 a 坚硬的 玩 向下 低的
到 是 有能力的 到 得到 a 快速上篮
和 得到 那些 更高 百分比 镜头 进去 作为 出色地。
作为 I 提及，
一个 平均的 距离 的 制成 三分线附近的投篮是
非常 这对步行者队来说尤其重要。
到 是 有能力的 到 生产 a 高的 数字 的 逆转。
这 分析 确认 什么 是 已经 去 在 在 这 NBA。
通常， 团队 WHO 寻找 他们自己 向下 经过 a 肯定 数字 在 中场休息
将要 扔 向上 a 小的 少量 更多的 三- 观点 镜头，
但 还 他们 不 真的 关注高百分比外观
只是 从 向下 低的 进入 这 篮子。
我们 还 思考 那 他们 应该 专注于制定战术，
允许 他们 到 只是 得到 a 快的 稳住阵脚，并在此基础上积累势头。
作为 他们 尝试 到 生产 a 回归 之后 在。
全部 正确的， 所以 那 结束 我们的 推介会。
我们 只是 想 到 说 a 快的 感谢 你，
和 这 是 在哪里 我们 会 打开 它 向上 到 问题。
