該洛杉磯時報最近出品一張圖片顯示了30,699張照片最近退役的科比布萊恩特接管了他20年的職業生涯。它成了這樣一個談話話題時後來以69.95美元（加上運費）提供圖片。該論文還發表了一篇後續文章，描述了創建圖形的過程並揭示了這一點四使用了軟件包：Python，CartoDB，Pandas和Matplotlib。
我決定通過僅使用一個軟件包重新創建圖形來紀念科比的退休： JMP ，特別是JMP中的Graph Builder。下圖顯示了他20年職業生涯中的鏡頭，在湖人的紫色和金色中大膽展示！
如何將這樣的數據用於優點一個團隊？
我相信我可以利用這些數據來幫助球隊贏得比賽 - 甚至可能是NBA總冠軍 - 因為我們這裡擁有的是一個嚴肅的情報製作工具！
我從小就打籃球，並有機會與很多偉大的教練互動。我觀察了他們接近“準備”的方式，從此影響了我處理分析的方式。一位特別有影響力的教練是8次NCAA冠軍帕特·薩米特，他總是首先提出一個問題，“對手做什麼會導致我的球隊出現問題？”
這個關鍵問題的答案隨後成為遊戲準備的驅動因素。
因此，當我查看拍攝圖表時，我想到了偉大的教練會對這些信息做些什麼。我相信他們會先問這個問題：“如果我在湖人隊打球，那麼他們最好的球員怎麼會傷害我的球隊？”而且，在提出這個問題時他們會推動準備，特別是他們的球隊將如何做好準備停止科比布萊恩特。
為了更好地評估這個過程，我使用本地數據過濾器來回顧2009-2010賽季湖人隊最後一次贏得NBA總冠軍的季節。整個賽季，預計波士頓凱爾特人隊和湖人隊之間將進行“夢想”對決，兩支球隊都晉級決賽。
所以，如果我一直在執教凱爾特人隊，並且在冠軍系列賽開始之前，那將是一個緊張的時期，讓我的手進入數據並反复詢問這些問題：
科比布萊恩特如何得分？我們怎麼能阻止他？我們可以從數據中學到什麼？
使用Graph Builder和本地數據過濾器，我查看了凱爾特人和湖人隊之間的常規賽，看看是否會出現模式，表明科比最有效。
看看下面的圖表。你可以看到科比在左翼（圖表的右側）有效，並且從特定的中距離區域進行了15次投籃中的10次。他可能在那個區域感覺舒服，而且必須改變！
下面的圖表顯示了一些令人不安的事情：科比正在穿透球道，雖然他錯過了一些投籃（表明他有爭議），但是這個級別的球員必須被拒絕，因為他會找到一種得分方式。
所以總結一下這個策略，凱爾特人隊決定不讓科比在左翼獲得他的“舒適區”，並且不讓他開球。凱爾特人隊做到了嗎？好吧，不完全是。
凱爾特人隊有Ray Allen，Paul Pierce，Kevin Garnett和Rajon Rondo。但顯然，他們沒有Graph Builder來幫助他們獲得關鍵智能。下圖顯示季后賽系列賽與常規賽沒有任何改變：科比在已經確定的關鍵領域（他在常規賽中表現出成功的領域）中獲得59％的投籃命中率，以及凱爾特人隊輸給了湖人4場比賽2比2。
結論
通過提出正確的問題，並在Graph Builder中有效地可視化數據，我們可以發現數據中可能未被發現的數據分析。這種方法不僅適用於湖人隊和凱爾特人隊，也適用於任何行業。這樣的事情怎麼能幫助你的工作或生意？
感謝我的SAS助手Tony Cooper幫助在JMP Graph Builder中建立籃球場！觀看此分步視頻，了解我們是如何做到的：
https://youtu.be/kB5DjioWDg8
Pritesh 中寫道：
很酷。有趣的是3分投籃，咖哩比其他所有NBA球員都要好。有一個討論要改變3點線。如果移動3分線會對NBA有什麼影響，那將會很有趣。這段代碼已經讓NBA球場變得有趣，假設它看起來如何
