作者：Sospi01 | 2025年5月9日

当常规赛的排名最终确定后，NBA赛季逐渐进入冠军最终决定阶段，同时下赛季的早期迹象开始显现。在之前的文章中，我们分析了各支球队在选秀抽签前的不同选择——他们需要确定希望补充何种类型的年轻天赋。由此我产生了一个想法：为什么不深入分析每支球队在选秀中的历史表现？目标是通过评估过去十年间选秀的成功与失败案例，最终建立一个反映各队选秀优劣程度的关键绩效指标（KPI）。

但如何进行这项分析？过去十年间，每支球队平均拥有约20次选秀选择（每年首轮+次轮签，可选择保留或交易）。鉴于每支球队都拥有足够数量的选秀权，我们通过为这项研究制定几个明确规则来公平评估他们的选秀表现：

1. 球员在同届选秀中的排名

使用两种不同指标对球员进行排名：

传统统计数据：类似于欧洲的PIR（表现指数评分），通过综合得分、篮板、助攻、抢断、盖帽、犯规、投篮不中和失误等关键基础数据生成整体比赛评分。

高级统计数据：名为LEBRON（运气调整、估计、贝叶斯实时攻防评分），旨在通过高级统计技术衡量球员在攻防两端对比赛的整体影响。

2. 球员归属分配

球员归属以他们参加首场NBA比赛的球队为准。这种做法避免了选秀夜交易带来的复杂情况（球员可能被某队选中后立即被交易）。例如卢卡·东契奇被亚特兰大选中但当晚交易至达拉斯——因此在本分析中，他的成就归功于小牛队（现独行侠）。尚未完成NBA首秀的球员仍归属于选中他们的球队。

3. KPI计算

每位球员获得KPI（关键绩效指标）= 选秀顺位 - 基于表现的同届排名。正值表示"低顺位高回报"，负值意味着"高顺位水货"。

4. 根据选秀顺位加权KPI

高位选秀权（无论正向或负向）比低位选秀权具有更大权重。例如第5顺位球员实际排名第25位（偏差-20），其影响远大于第55顺位球员排名第35位（同样偏差-20）。这种方法有助于惩罚高位选秀的重大失误，因为这些签位往往关乎球队未来。

考虑到所有这些因素，过去十年各队的平均结果如下图所示。深色代表使用传统指标的结果，浅色代表使用高级统计数据进行的相同分析。

典型案例：最佳与最差球队分析

最佳球队

布鲁克林篮网

无论传统还是高级统计数据，篮网都是表现最佳的球队之一。亮点包括：

2019年31号秀尼克·克拉克斯顿（传统数据排名同届第3，高级数据第5）

2017年22号秀贾莱特·阿伦

2016年20号秀卡里斯·勒韦尔

多伦多猛龙

帕斯卡尔·西亚卡姆（2016年27号秀）已成长为同届最佳球员之一

诺曼·鲍威尔（2015年46号秀）出战700+场并在快船打出强势赛季

OG·阿奴诺比（2017年23号秀）被证明是"偷窃级"选择，成长为高价值3D球员

孟菲斯灰熊

西部灰熊充分利用了他们的选秀权：

2020年30号秀德斯蒙德·贝恩

2024年最佳新秀39号秀杰伦·威尔斯

2017年45号秀狄龙·布鲁克斯

其他优质选择包括桑蒂·阿尔达马（2021年30号）和布兰登·克拉克（2019年21号）。

最差球队

奥兰多魔术

多次乐透选择失败：

2015年5号秀马里奥·海佐尼亚（五年生涯场均7分后离开联盟）

2023年11号秀杰特·霍华德（前两季场均出场<10分钟）

安东尼·布莱克（2023年6号）、穆罕默德·班巴（2018年6号）、乔纳森·艾萨克（2017年6号）均未达预期

华盛顿奇才

过去十年表现糟糕：

2022年10号秀约翰尼·戴维斯（目前场均2分）

2018年15号秀特洛伊·布朗（现效力土耳其联赛）

比拉尔·库利巴利（2023年7号）和科里·基斯珀特（2021年15号）进步缓慢，未能扭转球队颓势

底特律活塞

高顺位失败案例众多：

2020年7号秀基利安·海斯（始终未站稳脚跟）

2015年8号秀斯坦利·约翰逊（生涯从未场均得分上双）

2019年15号秀塞古·敦布亚（NBA出场<100场，现效力安道尔联赛）

2016年18号秀亨利·埃伦森（同样出场未达一百，最后现身西班牙乙级联赛）

这些结果符合您的预期吗？哪些球队的表现令您惊讶？请在评论区分享您的观点！

译者：@NC21

审核：@IcicleZero

原文出处：sospianalytics

原文链接：https://sospianalytics.com/en/articulos/how-do-nba-franchises-perform-in-the-draft-ranking-their-last-10-years-of-picks/