北京时间6月19日
以前我们看足球的时候，聊天讨论的时候只用得分、篮板、助攻、抢断、盖帽等统计数据，但内心深处却无法理解自己在想什么。我更喜欢刺激肾上腺素的完整游戏。
然后有人列举了数据，我们根据情绪观看足球的习惯就变成了印象流。
于是，数据就成了粉丝讨论的话题，数据排名不够靠前的明星，本质上会遭到鄙视和诟病。
今天，我们以目前最受关注、使用最广泛的市盈率为例来讨论这个数据。
P/E数据也被称为霍林格效率值，因为它是由ESPN专家霍林格先生创建的。
这是一个复杂的数据模型，包含了所有的基础数据，包括三分球、罚球、篮板、助攻、抢断、失误、盖帽等等。
这些数据包括NBA全联盟的平均数据、助攻/投篮命中率，甚至球队的平均数据/助攻/投篮命中率，所有这些都由霍林格大师记录。
你不觉得这听起来非常高贵和令人印象深刻吗？
先别急着下结论，我们稍后再仔细看看。
霍林格大师
要计算P/E值，首先要计算“Unadjusted P/E”，其中包括了霍林格大师收集所有数据的野心。
他首先让球员投三分球，然后给他们助攻。
有趣的是，助攻数只是简单地乘以2/3，没有考虑间接助攻。
这也意味着只有直接形成的助攻数与最终的PER值正相关。
而这意味着像库里这样创造大量机会、间接助攻也不少的球星，在PER值上会受到一些影响。
然后是一个非常复杂又漫长的公式，包括联赛助攻数、联赛命中数、球队助攻数、球队命中数、球员命中数等。
上图中为(2 个元素* tmAST/tmFG) * FG。
其中，系数包括联赛助攻数、联赛命中数等，tmAST为球队助攻数，tmFG为球队命中数。
它是如此复杂，以至于NBA 联盟范围内的得分和当前球队得分的综合影响可能最终会强调球员的单打效率。
接下来是罚球区，仍然根据球队助攻和球队命中来调整。
之后的一切都与此类似，基本上都是利用联盟或球队的数据比例来调整篮板、盖帽、抢断、失误等数据。
最后，将所有这些数据相加，然后除以玩家的游戏时间（即图中公式开头的1/MP），即可得到UPER 值。
计算完UPER后，还需要计算APER。这个APER的目的是为了消除一支球队的比赛节奏对比赛的影响。公式是联盟的平均每场比赛轮数除以球队的平均轮数。将每场比赛的轮数乘以UPER。
最终PER数据的计算方法是将球员的APER值乘以15，然后除以联盟的平均APER值。之所以是15x，是因为它假设整个联盟的平均PER值为15！
经过一番努力，霍林格大师终于完成了对球员效率值的统一描述。至此，各个时代、各个风格的玩家都可以用这个P/E值进行横向比较。这比关公之间的空论先进得多。我们印象中的，就是小坤和秦琼。
然而，这些数据仍然存在许多缺陷和偏差。
例如，前面提到的助攻数据不包括间接助攻。
例如，这个数据既包括球员的击打次数，也包括铁杆击球次数，对于投篮不高的球员来说，很难在这个数据上名列前茅。
而且由于这个数据全面涵盖了基础，对于詹姆斯、保罗这样的全能战士来说，PER值无论如何也不算太低。他的技术水平也比较低，很少能像科比那样出手猛烈，间接助攻就更少了，而且都是直接助攻。
詹姆斯在历史PER榜上排名第3，保罗排名第9，库里排名第23，科比布莱恩特排名第31。这完美地表明了PER 值偏爱哪种风格的球员。对于威少这样的球员来说，场均三双的巅峰赛季对于库里来说就是巅峰赛季，尽管投篮命中率只有42.3%，但库里命中了402个三分球，市盈率依然达到了30.6。 PER值仅为31.5。
虽然PER值相当倾斜，但它仍然是最高级别中最知名的数据，而且就目前情况而言，我们并没有意识到数据本身与游戏中的实际情况相比存在足够的倾斜。想要提高PER值，首先要减少失误，提高投篮命中率，然后增加篮板和直接助攻的数据，提高犯规罚球的准确性。
另外，最好是全队打单打，明星球员自身的单打效率可能会提高，从而获得更高的PER值。难怪哈登目前的PER 历史排名第14 位。
幸运的是，冠军和胜利并不是由PER 决定的。
最重要的是。
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