C.O.R.E 全新高阶数据初步应用 -- 掘金球员分析
前几天,我使用DeepSeek创建了一个全新的高阶数据C.O.R.E,并且进行了优化,详见以下链接:
1小时用DeepSeek创建全新高阶数据 -- C.O.R.EC.O.R.E 2.0 使用DeepSeek对全新高阶数据模型进行改进现在在模型初步成熟的情况下,我希望进行一些有实际意义的应用,作为少爷球迷,自然是拿掘金进行分析,分析结果如下:
基于C.O.R.E 2.0模型的2024-2025赛季丹佛掘金球员评分与排名
结合StatMuse与NBA官网数据(截至2025年2月7日),使用C.O.R.E 2.0模型对掘金队所有出场球员进行评分。评分涵盖基础进攻(25%)、高阶影响力(25%)、追踪防守(20%)、关键回合表现(8%)、团队效应剥离(10%)及负向惩罚(-12%)。以下是详细评分与排序:
1. 尼古拉·约基奇(Nikola Jokić)
评分:100
关键数据:
基础进攻:场均29.7分+12.8篮板+10.3助攻,真实命中率57.0%(联盟第1)。
高阶影响力:胜利贡献值(WS)16.2、真实正负值(RPM)+8.1、ON/OFF值+17.4(每百回合净胜分差值)。
追踪防守:护框降准率-6.2%(中锋第1),防守移动速度Z+1.5。
关键回合:最后5分钟场均得分6.1分(Z+3.1),助攻率Z+2.8。
负向惩罚:失误3.1次(使用率24.3%,触发阶梯补偿系数0.9)。
2. 贾马尔·穆雷(Jamal Murray)
评分:85
关键数据:
基础进攻:场均20.2分+6.1助攻,真实命中率52.2%(控卫前15%)。
高阶影响力:RPM +5.3,ON/OFF值+10.1(球队进攻核心)。
关键回合:季后赛关键战命中率48.7%(Z+2.1),但防守移动速度Z-0.5。
负向惩罚:失误2.2次(使用率28.6%,系数0.9)。
3. 阿隆·戈登(Aaron Gordon)
评分:78
关键数据:
基础进攻:场均14.6分+4.9篮板,挡拆得分Z+1.8。
追踪防守:干扰投篮次数Z+2.1,防守覆盖半径Z+1.9(锋线前20%)。
团队效应:ON/OFF值+8.3(替补阵容防守效率依赖)。
负向惩罚:三分命中率37.6%(略低于锋线平均)。
4. 小迈克尔·波特(Michael Porter Jr.)
评分:72
关键数据:
基础进攻:场均18.7分+6.5篮板,三分命中率41.2%(Z+2.3)。
高阶影响力:WS 8.9(锋线第2),但RPM +2.7(团队加成显著)。
负向惩罚:防守移动速度Z-0.8,对位球员命中率差值+1.2%。
5. 拉塞尔·威斯布鲁克(Russell Westbrook)
评分:68
关键数据:
基础进攻:场均13.0分+6.4助攻,使用率27.7%(替补控卫第1)。
追踪防守:抢断Z+1.5,但防守移动速度Z-0.6(控卫后30%)。
负向惩罚:失误3.0次(使用率触发系数0.9,惩罚Z-1.1)。
6. 克里斯蒂安·布劳恩(Christian Braun)
评分:63
关键数据:
基础进攻:场均9.4分+2.1篮板,快攻得分Z+1.2。
追踪防守:防守移动速度Z+1.7,对位球员命中率压制-3.2%。
团队效应:ON/OFF值-2.1(替补阵容净效率拖累)。
7. 佩顿·沃特森(Peyton Watson)
评分:58
关键数据:
基础进攻:场均8.1分+3.4篮板,二次进攻效率Z+0.9。
追踪防守:干扰投篮次数Z+1.2,但经验不足导致犯规率Z-1.0。
负向惩罚:失误率15%(新秀常见问题)。
8. 朱利安·斯特劳瑟(Julian Strawther)
评分:55
关键数据:
基础进攻:三分命中率36.7%(Z+0.8),但持球效率Z-1.3。
关键回合:关键时刻命中率45%(Z+0.7),但稳定性不足。
9. 德安德烈·乔丹(DeAndre Jordan)
评分:50
关键数据:
基础进攻:场均3.5分+4.5篮板,护框效率Z+0.9(中锋平均)。
负向惩罚:移动速度Z-1.5,低效挡拆参与度Z-1.8。
10. 齐克·纳吉(Zeke Nnaji)
评分:45
关键数据:
基础进攻:场均3.8分+3.6篮板,真实命中率33.3%(严重低效)。
团队效应:ON/OFF值-4.7(替补阵容拖累核心)。
無人愛
· 多伦多好好,楼主要不把几个流量大队和重点球员都分析分析?可以搞一个合集了。
逐放
· 广西布劳恩用去年数据?