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近年来，MVP奖项归属似乎越来越参考高阶数据。下表是2015-2022年8次常规赛MVP得主的高阶数据排名情况。

写在前面：在国内论坛一提高阶数据，必然引出许多荒谬回复。为确保本帖不遭污染，笔者先总结10种荒谬言论进行批驳。如果对高阶数据不甚了解，烦请看完，以后遇到类似言论注意分辨。

言论一：（发一张）历年各高阶数据领跑者.JPG。怎么找了半天都看不见XXX啊？菜！

驳：典型的不懂高阶数据。论坛里流传着很多版本的高阶数据图。遗憾的是，其中所列的大部分都不是今天真正受认可的高阶数据。

言论二：高阶数据不是被威少打爆了？被打爆就修改的玩意，也好意思拿出来说？

驳：典型的不懂前因后果。首先，威少仅仅打爆了BPM这一种高阶数据而已。其次，很多其他高阶数据比BPM靠谱，更没有被打爆过。用BPM来否定所有高阶数据，可笑。最后，BPM修改后可靠性增加，之所以被打爆，数学上也易于理解。

言论三：想刷高阶数据还不容易？大量持球、简单球自己打、困难球甩锅、队友卡位自己捡篮板，不就OK了？

驳：典型的想当然。数据专家比你聪明得多。目前主流高阶数据均试图反映真实的“正负值”，不看过程只看结果，即球员在场的时候球队能赢多少分。甩锅、刷分、刷篮板，如果伤害球队，将会被惩罚。攻坚、打无球，如果帮球队赢分，则会被奖励。

言论四：有一年XXX表现多好，为什么那年他高阶数据一塌糊涂？高阶数据就是没用！

驳：典型的以偏概全。首先，完全有可能是你错了，不是吗？其次，一年对于高阶数据而言样本较小，小样本偶然性大。最后，高阶数据当然不完美，但不能因为个例对其全盘否定。

言论五：XXX生涯高阶数据几乎从来没进过前三，你意思他从来不是联盟前三的球员？高阶数据就是个笑话！

驳：典型的主观言论。不能只看单一高阶数据，要综合看。而且如果差距很小，不能直接分高下。即使差距不算很小，也要考虑高阶数据有局限性。但如果差距过大，应该认真考虑是不是你错了。

言论六：哦哟，高阶数据这么牛，冠军一定没少拿吧？别扯这些有的没的！

驳：典型的转移话题。首先，篮球是团队运动，夺冠靠团队，高阶数据主要体现个人能力。其次，团队强正负值好，因此冠军多反而可能在高阶数据上占一定优势，如果高阶数据还不行，可能说明沾了队友的光。

言论七：高阶数据具体怎么算的给我讲讲？都不知道怎么算的，咋好意思提的？

驳：典型的伪逻辑。不懂半导体原理，怎么好意思玩手机的？不懂汽车原理，怎么好意思开车的？不懂药理，怎么好意思吃药的？有太多东西，不完全懂也可以用。

言论八：高阶数据就是媒体用来捧XXX的工具罢了，也有人信？全联盟都被XXX操纵了！

驳：典型的阴谋论。给几句忠告：第一，不要把所有人都想象成跟你一样的饭圈；第二，只有个别高阶数据是黑箱，大多数可供检验，你也可以；第三，先查查你喜欢的球星高阶数据到底高不高，再说这话也不迟，你说是不？

言论九：看球很难吗？一堆云球迷天天不看球净扯高阶数据，EXCEL球迷！

驳：典型的扣帽子。看懂球真的很难。中国的网络上，大部分人没资格用看球经历否定高阶数据的可靠性。很多拿比赛录像出来指点江山的人，很丢人，还不如不看球只看高阶数据。为什么？因为录像分析的门槛很高，没接受过高水平战术训练的人分析录像，完全是胡说八道、贻笑大方。

言论十：行行行，你说的对。那大家也别看球了，都去看数据吧！

驳：典型的破防、耍赖。看球是为了欣赏。真的要判断球员水平，当然要结合数据。丝毫不冲突。

下面简单介绍主流的高阶数据。力求通俗，不求甚解。一是笔者也没完全吃透，二是大部分读者也没耐心看完。

本文所称高阶数据（advanced stats），特指一体化评价标准（catch-all / all-in-one metric），即用单一值衡量球员表现。为得到高阶数据，需要收集海量数据、进行复杂计算。

传统高阶数据：PER、WS/48等。原理是给基础数据赋权打分。可靠性低。

高阶数据之源：RAPM。目标是计算一个球员在场时的真实正负值（帮球队赢几分）。考虑每次得分时的敌我阵容，能列出大量形如a1+a2+a3+a4+a5-b1-b2-b3-b4-b5=x（分差）的方程。统计学里有很多工具可以求出近似解。RAPM的好处是客观，只看结果，再怎么刷也不管用。缺点是：第一，97年之前没有Game Log，无法计算；第二，需要样本量巨大，3年、5年才算合适；第三，有球员同上同下的话难以区分。

现代高阶数据：为解决RAPM的问题，数据专家结合RAPM和基础数据，加入少量先验知识，发明了很多新高阶数据，可用于评估单赛季的表现。主要思路是使用基础数据去拟合RAPM。如BPM、RPM、LEBRON、RAPTOR、EPM、DPM等。

大部分高阶数据所用的基础数据并不“基础”。近年来，NBA官方开始大量采集微观的基础数据。官网上可查，现简单举例：Clutch（统计关键时刻的攻防表现）；Playtype（把进攻方式拆成ISO、转换、挡拆、背身、手递手、补篮等等，统计进攻表现）；Tracking（统计球员的各类行为及相关表现，运球突破、干拔、接球投、传球、触球、肘区触球、油漆区触球等等）；Hustle（掩护、截断、拼抢、制造带球撞人等）……这些基础数据较为全面的刻画了球员攻防两端的表现。缺点是只统计了小十年，无法跨时代比较。

BPM用的基础数据则很基础，即传统的得分篮板助攻抢断盖帽等。优点是可以跨时代比较。缺点是防守数据太少，导致汤普森、科比等球员被BPM认为不懂防守，而威少篮板多所以占优。第一代BPM中有一个非线性项：使用率*助攻率，是导致被威少打爆的主因，修正该问题后，第二代BPM的可靠性提升。

目前被认为最可靠的高阶数据依次是DPM、EPM、LEBRON。其他高阶数据也有一定参考价值。DPM是唯一使用了机器学习方法的高阶数据，最受好评。

高阶数据应结合起来看。如果所有高阶数据都高，球员大概率不错。如果所有高阶数据都差，球员大概率有问题。

本文开始即提到，常规赛MVP归属似乎越来越参考高阶数据。下表是2015-2022年MVP前三和各高阶数据前三的情况。

高阶数据视角下，库里、哈登、字母哥、约基奇得到8年里的7座MVP，整体来看实至名归。威少获得MVP，主要是场均三双太过惊人。库里是这8年里高阶数据最亮眼的球员，而约基奇已经开始他的屠榜之路。

关于其他球员：保罗和伦纳德的高阶数据表现亮眼，高阶数据喜欢保罗是公开的秘密。高阶数据对詹姆斯和杜兰特这8年的常规赛表现并不十分满意，特别是杜兰特。

笔者未能找到确切的DPM数字。由于DPM是目前最受认可的高阶数据，放几张图，描绘球员生涯的DPM轨迹（纵轴为DPM，横轴为参赛场次）。詹姆斯作为参照。

图1：詹姆斯（蓝）与4位已退役MVP的对比。邓肯（绿）DPM比詹姆斯强，加内特（橙）和司机（黄）都不错，科比（红）最晚开始下滑。

图2：詹姆斯（蓝）与4位中生代MVP的对比。库里（绿）DPM优秀但已经下滑，杜兰特（红）和哈登（橙）表现不错，威少（黄）过山车。

图3：詹姆斯与4位新生代MVP/MVP竞逐者的对比。字母哥、约基奇、恩比德、塔图姆DPM轨迹大不相同，但目前水平接近，分别为5.6，6.0，5.5，5.0。

图4：詹姆斯与其他顶尖球员的对比。保罗（橙）DPM表现优秀，伦纳德（绿）不错，韦德（红）过山车，浓眉哥（黄）一般。

本赛季截至目前，约基奇领跑DPM和EPM。MVP另一热门东契奇EPM第2，但DPM只有可怜的3.5，排名第17。约基奇能完成3连MVP的壮举吗？

2014年到2022年的8次MVP，你曾经觉得哪一个的争议是最大的？高阶数据支持你的看法吗？

上面4张DPM轨迹图，谁的DPM最出乎你的意料？高了低了？

如果MVP归属与高阶数据继续这么绑定下去，你觉得是好事还是坏事？

欢迎大家各抒己见，交流探讨，提供补充。谢绝饭圈行为，请不要发本文开头列出的10种言论。

如有数据大神路过，发现帖子中的谬误，烦请指出、提前谢谢。