看到这条消息时我注意到11.5这个数字格外显眼。为何得分数据要精确到小数点后一位？查阅资料后才明白这又是一个常见的定制数据套路。

2018年NBA季后赛首轮骑士对阵步行者的系列赛中凯文·乐福场均贡献11.4分9.1篮板的数据正好卡在了这个临界值上而当年公牛队的霍勒斯·格兰特则以场均11.2分成为二号得分手因此当将标准设定为"没有场均得分高于11.5分的队友"时乐福与格兰特恰好符合这一条件。

乔丹在88赛季季后赛首轮场均砍下45.2分的同时全队其他球员得分均未突破这一阈值而詹姆斯在2018年系列赛中也交出了34.4分的表现但球队整体表现存在争议G2仅以3分优势取胜G4罚球命中率26比13差距达一倍决胜场更是出现步行者两大内线特纳和萨博尼斯仅出战26分钟就被6犯罚下的异常情况。

这种通过筛选样本或调整维度来放大特定结论的做法早已屡见不鲜借助媒体造势制造与乔丹比肩甚至超越的效果实际上是对篮球本质的一种偏离近年来联盟普遍存在的抱团现象防守意识下滑球员意志力减弱等问题都在侵蚀这项运动的核心价值。

不过值得肯定的是现代篮球运动寿命延长让球员能持续展现高水平竞技状态正如"最高山对最长河"的说法所揭示的那样河流会随着地形变化而流动有时绕过高山有时汇入大海这种动态发展也给数据分析带来了新的挑战。