nba各种奇怪的数据统计很多，这是当初就预设了统计项，还是后来追加统计的？

　　NBA的数据分析业俨然已经成为了一个行业，各种各样的数据网站，各种各样的细分数据，非常全面。对此，我们不得不感慨NBA是真正职业化的联赛。

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　　感慨归感慨。关于NBA数据，实际上也就是分两大类：一类是初级数据，也就是通过比赛本身就能获得的数据，比如，得分、篮板、助攻、抢断、盖帽、投篮数、罚球数等等。还有一些数据需要通过运算过后才能得出的，比如说，投篮命中率是命中数除以投篮数得到的一个百分比数据。这些都比较简单，都可以归入初级数据。

　　另一类则是高阶数据。在NBA的发展过程中，对于球员的评价过程越来越科学，越来越缜密，这些简单数据已经无法满足实际使用的需要，所以就形成了高阶数据。什么是高阶数据呢，实际上就是通过大量初级数据的运算，拟合出的一类具有代表综合性的数据。说得通俗点，就是可以体现球员能力高低的指标。

　　比如：PER，球员效率值，著名数据专家约翰-霍林格提出的。计算公式非常复杂，不过我们只需要了解的是，PER大于25的，基本就是顶级球星，平均PER大概是15，如果低于15，就是相对低效的球员。

　　再比如，Win Share（胜利贡献值，WS），这是从棒球运动中演变而来的一项数据，表示的是球员对球队实际胜场贡献值。WS越高，代表球员越有价值。

　　还有BPM、VORP等综合数据，官网给出的PIE（也是球员效率，和PER值有类似之处）、ESPN的专家也研制了一套真实正负值RPM数据系统，也可以体现球员的综合价值。当然，还有各种各样的。

　　这些数据的计算公式各不相同，侧重点不同，各有各的优点和缺点，但都是通过初级数据的计算得到的。一名公认的球星，那么他的高阶数据通常都会很高，这也充分说明，高阶数据其实都是极具代表性的。反之，一名效率较差的球员，他的高阶数据基本都会同时很差。唯独一些水平比较平均的球员，那么就要见仁见智了。

　　总的来说，这些篮球数据是为篮球运动服务的，所以，NBA中就有像莫雷这样的总经理。虽然他的数据系统也会让他失去一些好的球员，但他也挖掘了很多人才，不是么？

　　起初NBA的数据统计是专门用来统计球员的得分篮板助攻什么的，但是后来奇奇怪怪的数据出现就造成了人们开始选择各种奇葩的统计，从而使得人们关注球员的各式数据，渐渐的那些奇怪的数据统计也就慢慢出现了，并且一发不可收拾

　　NBA最初的数据统计也是非常简单的，最开始只有得分、篮板、助攻、命中率这些最最基础的数据。直到73-74赛季，nba才将抢断跟盖帽纳入统计的数据之中，而这个赛季前张伯伦刚退役。这也就是为什么当年的数据狂人张伯伦在盖帽榜上没有一席之地。

　　到了77-78赛季，NBA开始统计一项球迷耳熟能详的数据——失误。而到了1979年，NBA开始引入三分线，于是统计数据中就加入了三分命中率跟三分球命中数等数据了。到这个时间点，我们现在所熟悉的那些基础数据才算是完善了。到了新世纪，NBA才开始统计出一些特定时刻球员的数据（例如最后五分钟）。高阶数据部分则是随着统计数据的完善以及数学、信息科技的发展，在NBA及媒体的推动下，慢慢开始形成。

　　霍林格效率值（per值）就是许多球迷所熟知的一个高阶数据，他是由ESPN专家John Hollinger在90年代时提出的，后面纳入了NBA官方统计数据中。虽然有一定的局限性，但大体上还是能准确衡量球员的表现。另一个高阶数据WS（胜利贡献值），则是由另一名篮球专家Bill James在2002年出版的著作《胜利贡献值》之中提出的，现在也是许多热衷数据的球迷所熟知的的。还有想真是正负值（rpm）等等许多高阶数据，都是慢慢由一些NBA的专家提出并完善出来的。

　　总而言之，NBA的数据统计随着篮球这项运动以及科技的发展，一直都是与时俱进，从来不是一蹴而就的。

　　以上就是我的答案了，赞同的烦请点个赞或者关注一下我。有补充或者不同意见的欢迎留言，谢谢各位。