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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。

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