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nba球員實力排名的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦WilliamJ.O’Neil寫的 超越極限(上)(中英雙語版) 和威廉．歐尼爾的 超越極限(下)(中英雙語版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自足智文化有限公司 和足智文化有限公司所出版 。
國立中央大學 產業經濟研究所 陳忠榮、王明禮所指導 鄭秉軒的 NBA球員薪資探討 （2018），提出nba球員實力排名關鍵因素是什麼，來自於球員薪資、最小平方法。
而第二篇論文國立政治大學 資訊科學學系 沈錳坤所指導 邱楚翔的 團隊表現績效預測：以NBA籃球運動為例 （2014），提出因為有 資料探勘、團隊表現預測、籃球的重點而找出了 nba球員實力排名的解答。
超越極限(上)(中英雙語版)
為了解決nba球員實力排名 的問題，作者WilliamJ.O’Neil 這樣論述：
★ 美國亞馬遜4.5顆星 好評推薦！ 運動絕非只是一項體能競賽。本書收集了各領域共五十五位體壇名將的簡短生平，經由這些短小簡明的故事，讀者將會讀到許多體能之外的奮鬥。這些運動員除了經歷過貧困、恐懼等個人問題外，更多的黑人及女性運動員，更是面臨了時代的局限，甚至受到侮辱。然而，求勝的心讓他／她們咬緊牙關，度過了時代的不公，以自身的實力說服觀眾，為體壇開創了另一片更自由的天地。 此外，它也是一本中英對照書，十分適合各階段的英文學習者使用。因為這些短篇文章都是抽取自美國著名報刊《投資人商業日報》專欄，文筆簡潔易讀，表達精確，是學習或加強英文能力的優良工具書。
NBA球員薪資探討
為了解決nba球員實力排名 的問題，作者鄭秉軒 這樣論述：
中文摘要 美國國家籃球協會(National Basketball Association，簡稱NBA)是世界職業籃球最頂尖的組織，而它也是推廣程度以及市場化優秀的職業運動聯盟之一，多數球員薪資令人羨慕。 本研究主要是探討2009年到2018年共十年的時間，NBA球員們的薪資隨著年齡增長、比賽績效等因素，是否與球員薪資呈現正相關性。根據美國籃球數據網站Basketball Reference所整理的相關數據顯示，在聯盟實力備受球迷、媒體高度關注的球員，獲得比他人優渥的薪資待遇；例如洛杉磯湖人隊Kobe Bryant、金州勇士隊Stephen Curry等；這2位球員確有隨著年齡增
加，取得愈多年薪情況。此類情況發生原因有球員自己在賽場上的績效數據排名在聯盟前段班，對球隊的貢獻程度等，確實是讓球隊老闆為了維持球隊競爭力願意提高薪資留住球員絕對考量因素。 本文以聯盟30支球隊，10年薪資等資料，輔以統計方法中的最小平方法說明薪資高低是否跟每年球員年齡、場上績效有關；再考慮球員們每年場上位置分配，最後再加入其他變數(種族、明星賽入選等)，建立適合的統計模型來印證這些變數是否明顯影響球員薪資逐年增加的情況。 最後，實證結果發現國籍、明星賽入選、績效、投籃命中率皆對薪資有顯著影響，種族則無顯著影響；其中，明星賽入選影響最大，點出明星球員薪資拿得比沒入選者多。關鍵字: 球
員薪資、最小平方法
超越極限(下)(中英雙語版)
為了解決nba球員實力排名 的問題，作者威廉．歐尼爾 這樣論述：
★ 美國亞馬遜4.5顆星 好評推薦！ 運動絕非只是一項體能競賽。本書收集了各領域共五十五位體壇名將的簡短生平，經由這些短小簡明的故事，讀者將會讀到許多體能之外的奮鬥。這些運動員除了經歷過貧困、恐懼等個人問題外，更多的黑人及女性運動員，更是面臨了時代的局限，甚至受到侮辱。然而，求勝的心讓他／她們咬緊牙關，度過了時代的不公，以自身的實力說服觀眾，為體壇開創了另一片更自由的天地。 此外，它也是一本中英對照書，十分適合各階段的英文學習者使用。因為這些短篇文章都是抽取自美國著名報刊《投資人商業日報》專欄，文筆簡潔易讀，表達精確，是學習或加強英文能力的優良工具書。
團隊表現績效預測：以NBA籃球運動為例
為了解決nba球員實力排名 的問題，作者邱楚翔 這樣論述：
團隊表現分析及預測是近年來資料探勘的研究熱門的領域之一，分析類型的研究主要在探討由多名成員形成的團隊，造成團隊表現優劣的原因；預測類型的研究則是透過過去的團隊表現進行學習，以預測未來團隊可能的表現。本研究目標在於探討具有團隊合作、雙方對抗的運動、遊戲項目中的團隊表現，並且進一步嘗試去預測團隊對抗的勝負。籃球運動是運動領域中，必須透過團隊合作與另一方團隊進行對抗的一種運動，同時也是世界上最流行的運動項目之一，因此本研究採用籃球運動作為團隊表現預測的目標，並以NBA聯盟作為研究對象。早期對於籃球領域的資料探勘(Data mining)主要以統計學習(statistical learning)的方
式進行。雖然歷史悠久的美國NBA籃球比賽擁有豐富的數據紀錄帶給學者們很多的研究機會，然而甚少研究有關於球員之間彼此合作互動關聯性的深入探討。本篇論文使用了統計學習的技術，並加入以社會網絡的理論去分析團隊成員的合作關係，以NBA籃球聯盟為例，對聯盟中的團隊表現進行研究，利用團隊成員的個人能力、團隊的風格、以及團隊中球員彼此的合作關係作為依據，進行三種不同層面的籃球運動團隊表現預測，分別是團隊排名預測、任意對戰組合的團隊勝負預測、以及特定成員組合的表現預測。此研究的實驗證實了結合統計學習與網絡分析能夠具有更好的預測效果，並且我們也與過去類似的研究進行比較，本研究在預測表現上具有較良好的準確度。本研
究以NBA籃球聯盟作為例子，除了建立起精確的預測模型之外，我們更期望能夠從研究過程中發掘更多潛藏在比賽數據之外的資訊，諸如球星之間的合作關係等等。