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大鳥博德傳：從NBA冠軍球員到風雲教練

為了解決nba戰績預測的問題，作者馬克．蕭 這樣論述：

　　★ 美國亞馬遜４顆星好評推薦！ 　　魔術強森曾說：「唯一能使我心生畏懼，也是我所遇過最聰明的球員就是博德。」 　　大鳥究竟是神話，亦或使傳奇，還是有血有肉的人類？ 　　為何他會被說是史上最聰明也是最囂張的球員呢？ 　　這個問題存在已久，因為要解答這個問題並不容易，且讓本書為你楬開博德的傳奇故事。 　　本書所敘述的便是身兼NBA冠軍球員和一九九八年風雲教練的大鳥博德，勇敢的職業生涯中榮獲三個NBA冠軍戒指和三個最有價值球員獎杯；Dominique Wilkins說：「Bird的那張嘴巴會讓人想殺了他，但他的球技卻不得不讓你欽佩他。」；Kevin McHale說：「如果你沒有看過Bi

rd打球，Bird就是一個沒有那麼誇張運動能力，但投籃更好的James。」；博德形容自己：「我就是這樣打球的，那怕可能會賠上自己的職業生涯，每一場對我來說都是最後一場比賽。因為我不這樣賣命打球，我就根本不會打球，而這就是我比賽的風格。」 　　作者以印第安那溜馬隊再九七年至九八年球季中的表現為主軸，勾勒出博德從高中、大學一路行來，乃至為波士頓塞爾蒂克隊拿下三次冠軍，躋身籃球名人堂的榮耀。他率領溜馬隊，締造了NBA籃壇五十八勝的參賽紀錄，打入東區總冠賽，並和喬丹所屬的公牛王朝演出精彩大對決。博德展現一貫的堅定毅力和持續追求完美的精神，證明當選三次NBA最有價值球員的殊榮絕非僥倖。 　　本書敘述

博德的生平事蹟，同時也穿插其他籃球明星的軼聞趣事。引用邁可．喬丹（Michael Jordan）、魔術強森（Magic Johnson）、丹尼斯．羅德曼（Dennis Rodman）和雷吉．米勒（Reggie Miller）的名言，講述了迄今為止博德的整個故事。這位在美國非比尋常的傳奇人物，其晉身一流競賽球員的歷程為何？而他又是如何轉換角色，成為率領溜馬隊締造輝煌戰績的卓越教練，盡在本書娓娓道來。

nba戰績預測進入發燒排行的影片

籃球攻守數據分析勝負關鍵因素-以美國職籃為例

為了解決nba戰績預測的問題，作者陳宥杰 這樣論述：

本研究主要針對NBA 2004-05至2020-21共17個賽季的例行賽進行研究，分別針對球隊及球員共21項攻守數據變數對於比賽勝負之關聯性進行分析，並試圖找出關鍵的因素。球隊攻守數據共40696筆資料，並針對四種情況進行分析；球員攻守數據共422422筆資料，並針對先發及板凳球員各兩種情況進行分析。透過Excel VBA網頁爬蟲抓取資料並彙入Excel 2013版軟體內進行資料彙整，並以SPSS 21.0版軟體進行資料分析。分別以描述性統計、獨立樣本t檢定、變數挑選、羅吉斯迴歸及類神經網路找出攻守數據變數對勝負的重要性。結果發現在球隊攻守數據中顯示勝分差超過3分以上之比賽(MA2)的類神經

網路模型表現較為優異，且進一步發現對於勝負關鍵因素為總籃板、三分球命中率、助攻、失誤、抄截、罰球命中率、犯規及阻攻。在球員攻守數據中顯示4種情況的羅吉斯迴歸模型或類神經網路模型表現皆不適配。

數據、謊言與真相：Google資料分析師用大數據揭露人們的真面目

為了解決nba戰績預測的問題，作者SethStephens-Davidowitz 這樣論述：

▍誠品書店當月選書▍城邦讀書花園當月選書▍亞馬遜非文學類當月選書▍亞馬遜 2017 年年度最佳商管書▍《財星》雜誌當月最佳商業書籍▍《紐約時報》暢銷書▍《經濟學人》《紐約郵報》《圖書館期刊》等多家媒體推薦★大數據下的真實人性！★結合《精準預測》的大量資訊分析、《異數》的敘事風格，以及《蘋果橘子經濟學》的機智風趣。★ Google 前資料分析師描寫大數據最令人信服、深具挑釁，甚至令人捧腹大笑的一本書！人們謊報在回家途中喝了多少酒，謊稱自己多常上健身房和新鞋子買多少錢，就連沒看過的書也說自己有看過。沒生病卻打電話請病假，說再聯絡卻不再聯絡。人們說事情跟你無關，但其實就跟你有關。

明明不愛你，卻騙你說愛你。心情不好時卻說自己很開心，明明喜歡男人，卻說自己喜歡女人。人們對朋友說謊、對老闆說謊、對子女說謊、對父母說謊、對醫生說謊、對老公說謊、對老婆說謊，也對自己說謊。作者證明大數據提供一種前所未有的方式，讓我們窺探人們的內心世界，因為人們透過鍵盤才會在無意中私密地坦承千奇百怪的事情。歐巴馬當選表示美國的種族歧視緩解了？錯！黑人球員進入職業運動殿堂是貧困孩子奮發向上的勵志故事？大部分不是！挑選賽馬最重要的參考依據是血統？不！父母對待兒子和女兒的態度不一樣嗎？不一樣！佛洛伊德說夢境中的事物都有性意涵，這是對的嗎？很可能不對！回答問卷、民意調查、接受採訪、臉書貼文──我們都有可能

說謊；但是你的搜尋行為可不會說謊！大數據，呈現我們每個人、每秒鐘無意識的反射！　　無論是嚴肅或日常的議題，如今我們已有途徑能解答不久之前因種種原因（例如缺乏數據，或單純不敢提問）還未能解答的問題。　　四年前，作者還是哈佛經濟系博士班學生，正努力找尋論文題目。有天早上，他發現 Google 基本上已為所有研究者備好所需的資料，也就是說，Google 是全球人類興趣資料庫的集中地，這些資料簡直就是任何對人類行為感興趣的人夢寐以求的：從我們每個人每天的網路搜尋中找到行為模式。然而，這些資料早已存在好些時日，卻從未有任何報章雜誌對其有過深刻的報導與研究。　　作者深入研究 Google、推特（Twitt

er）、臉書（Facebook）、警察局紀錄、電影票收據、維基百科、色情網站、棒球球員個人成績表，和你想像不到的數位與傳統資料來源之後，發現這些資料來源有個共通的特點：他們提供的是大數據，亦即我們每個人每秒鐘無意識的反射，而非根據民意調查而來的一小部分民眾的意見樣本。　　網路上的新數據，也就是數十億人在 Google、社群媒體、約會網站，甚至色情網站留下的數位足跡，最後會揭穿事實真相。這些不僅是新類型的數據，更有些是「誠實」的數據，在匿名機制下，彷彿四下無人時，人們才會吐露自己最真實的想法，以及真正想問的尷尬問題。這類數據就像數位版的「誠實豆沙包」，讓人們表達出自己的無性婚姻、個人精神健康問題

、不安全感、受虐，以及對黑人或穆斯林的憎惡。透過分析這座數字金礦，我們現在可以了解人們真正在想什麼，真正想要什麼，以及真正做了什麼。　　作者在本書中展示，要從數據中獲得寶貴資訊，最關鍵的一點是：你必須問對問題。而大數據有四大關鍵力量可以協助：　　⒈大數據能讓你將數據切割分解，讓你見微知著及獲得具體的見解。　　⒉新的資料來源通常包括新類型的變數，比現存變數更能幫助我們了解複雜關係，並充分利用。　　⒊新的數位資訊能提供我們生活的真實樣貌，而非我們希望自己呈現給外人的形象。　　⒋大數據易於與實驗結合，使我們能測試因果關係，而非僅是相關性。　　進入網路新時代的這幾十年以來，我們在健康、道德、勞動市場、

商業、恐怖主義、性別，以及種族等議題上有長足的認識。我們的數位足跡已把整個世界變成一個實驗室，本書將呈現出這場數位革命如何為我們每個人打開找尋隱藏真理的大門，一窺人們的內心世界，提出大數據時代真正的洞見。　　本書以極具啟發性的觀點解讀大數據，並以各式各樣有趣的案例忠實呈現網路世界與當代社會的現況，讓我們得以重新認識自己與這個世界。專業人士推薦▍苗博雅（《阿苗帶風向》主持人）專文推薦▍張鐵志（文化與社會趨勢觀察家）、馮勃翰（台大經濟系副教授）誠實推薦專業人士推薦語▍《阿苗帶風向》主持人苗博雅：「透過作者風趣的文筆，我們知道大數據搭配電腦運算，有嶄新的力量……作者雖然醉心於以新穎方式分析海量數據，

但他仍然在書中誠實地提醒讀者大數據的各種『能與不能』……本書的優點：簡明、幽默、易懂。只要讀者能夠看到最後一頁，勢必有所收穫。」▍哈佛大學榮譽退休校長暨諾頓講座教授勞倫斯‧桑默斯（Lawrence Summers）：「《蘋果橘子經濟學》（Freakonomics）和《魔球》（Moneyball）都要靠邊站了。這本精彩傑作是說明大數據結合聰明才智如何撼動世界的最佳示範。閱讀這本好書，會讓你以嶄新的方式看待生活。」▍《人性中的良善天使》作者史蒂芬‧平克（Steven Pinker）：「研究思維的一種嶄新方式，史蒂芬斯—大衛德維茲的發現一次又一次地顛覆我對自己國家和同胞先入為主的看法……這本書真是太

令人著迷了。」▍《蘋果橘子經濟學》合著者史蒂芬‧李維特（Steven Levitt）：「針對大數據揭露人們日常生活真相做出絕頂聰明又機鋒處處的探索。史蒂芬斯—大衛德維茲是我見過最會善用數據說故事的高手。」▍《我們是誰？大數據下的人類行為觀察》作者克里斯汀‧魯德（Christian Rudder）：「對於我們生活的數據進行振奮人心又引人入勝的審視……大數據會徹底推翻你對人們的既定印象，真相會讓你畏縮、暗自竊笑並搖頭嘆息。」▍《注意力商人》（The Attention Merchants）作者吳修銘（Tim Wu）：「《數據、謊言與真相》仰賴大數據迅速拆穿我們自以為文明的假象。一本讓人既著迷又震驚

，時而駭人聽聞的傑作。最棒的是，讓真相一覽無遺。」▍史丹佛大學經濟學教授拉吉‧切提（Raj Chetty）：「《蘋果橘子經濟學》的增強版，這本書顯示大數據如何能針對重要有趣的問題，提供我們驚人的新答案。史蒂芬斯—大衛德維茲以機智俐落的方式提供數據分析，為構成社會科學的大數據提供精闢出色的介紹。 」▍拉扎德投資銀行（Lazard）董事總經理暨前國會預算辦公室主任彼得‧奧薩格（Peter Orszag）：「傑作！！！作者妙筆生花敘述透過大數據進行的一場寓教於樂之旅。這場旅程剛好為人類行為本身提出一個重要的新觀點。如果你想了解我們居住的世界正在發生什麼事，甚至是了解你的友人究竟怎麼回事，你就該從頭到

尾看完這本書。」

比較兩種NBA戰績預測方法論的表現

為了解決nba戰績預測的問題，作者涂舒郁 這樣論述：

運動是許多人在工作之餘不可或缺的休閒娛樂，不論是場上的運動員或是場下的觀眾，大家都享受著比賽的過程，也關注著比賽的結果。而籃球這項運動是最為人所知的熱門運動項目之一，本研究以籃球界最高的殿堂美國職業籃球聯盟 (National Basketball Association, NBA) 為例，利用統計方法來對球隊的數據做分析。影響比賽勝負的因素很多，不單單只是投籃命中率、助攻、抄截，甚至球員的身心狀態都會影響場上表現。為了得到更好的成績，提升隊伍的素質及球員的能力，可以利用數據的統計分析來加強及預測結果。隨著統計軟體的發展逐漸純熟，提高了數據分析的效率，並且能大量的運用在運動統計方面。本研究參

考兩篇論文所建造的NBA球隊預測系統，將兩種統計方法拿來做比較，分別為羅吉斯迴歸 (Logistic Regression) 及貝氏網路 (Bayesian Network)。利用2006-2014年9個球季的數據來驗證並探討兩個系統的效果，比較兩種預測方法的優劣，最後加強改進系統，尋找適合的數據來做分析，以得到最佳的預測結果。