Как команды и игроки НБА меняют стиль по ходу сезона-24/25
Сезон-24/25 прошел первую четверть (это звучит особенно забавно в контексте баскетбола), но некоторые выводы можно сделать уже сейчас. На важнейший вопрос последнего десятилетия, «Дэрил Мори – гений или проходимец» у меня нет ответа, поэтому попытаюсь ответить на вопрос попроще: «Какие команды и игроки в новом сезоне сильнее всех изменили свою игру».
Смотреть будем по часто используемым в статьях этого блога типам владений (ну если слово часто к этому блогу применимо). Вкратце: провайдер данных Synergy разделяет владения на 11 разных типов. Здесь можно почитать о них немного подробнее.
Анализ через типы владения – это, конечно, очень упрощенный инструмент оценки стиля игры, но, во-первых, чем богаты, тем и рады, а во-вторых, пусть он не достаточно тонкий для того, чтобы уловить едва заметный ветерок, но сильный ветер он улавливает прекрасно. Уйдя от метафоры: если разница между командами в 0.2% не факт, что между ними есть разница, но если у одной типы изменились на 15%, а у другой на 5%, то можно с уверенностью сказать, что первая команда поменялась заметно сильнее.
Данные актуальны на 10 декабря 2024 года.
Анализ изменений в типах владений у команд НБА
Давайте сначала посмотрим на типы розыгрышей в разрезе всей Лиги. Дисперсия и стандартное отклонение посчитаны на разнице в доле для типов у каждой команды. Из таблицы можно увидеть, что доля быстрых атак заметно выросла. Это интересно, потому что показатели темпа в этом сезоне нерекордные и, например, уступают прошлому сезону на том же временном отрезке. Если доля быстрых атак подросла на 1.3%, то спот-апы на столько же просели. Они остаются наиболее часто фиксируемым розыгрышем, но отрыв от второго места сократился с семи процентов до четырех.
Дисперсия и стандартное отклонение позволяют посмотреть силу изменчивости. Быстрые атаки и PNR BH выделяются большой дисперсией, что означает сильные изменения в этих типах у команд относительно прошлого года.
Интересно, что при такой дисперсии средняя доля PNR BH почти не изменилась. А вот спот-апы, несмотря на наибольшее изменение в процентах, имеют дисперсию заметно ниже, на уровне изоляций, доля которых почти в 4 раза меньше. Это говорит о том, что многие команды сильно изменили использование быстрых атак (забегая вперед, у всех 3 команд лидеров рейтинга изменений самый большой вклад в эти изменения – это рост Transition) и пик-н-роллов (кто в сторону увеличения, кто-то в сторону уменьшения), а вот в спот-апах изменения более плавные, грубо говоря, все стали играть их несколько меньше.
Перейдем к командам. Но вначале немного о методике подсчета. Она очень простая: для каждого из типа владений берется модуль разности между процентом использования в прошлом и текущем сезонах, дальше все эти разницы склыдываются и делятся на два. Сначала я хотел придумать какую-то более сложную формулу, со средневзвешенными значениями, но и такого расчета «в лоб» оказалось достаточно.
Ниже на картинке представлены три команды, которые изменились сильнее всех. Мемфис стоит здесь особняком: разница между ним и вторым местом примерно такая же, как между вторым и 26-ым, а разница с третьим больше, чем между третьим и последним. Интересное замечание: ни в одной из команд первой тройки не было смены тренера, т.е. все изменения идут «изнутри», безо всяких внешних факторов.
Немного расскажу о первом графике, т.н. Pizza chart. Идея, да и большая часть реализации, взята из прекрасной библиотеки для питона mplsoccer. Суть такая: 100-ый процентиль – это первое место по доле этого типа владения в лиге, 0-ой – это последнее. Шаг равен примерно 3.44%, так что 89.7 процентиль соответствует 4-ому месту в НБА.
У Мемфиса главное изменение очевидно – Transition вырос пости на 11 проценов и мишки стали лидерами лиги в этом компоненте. На этом фоне меркнет изменение в катах, а на самом деле оно тоже заслуживает внимания. Каты в среднем используются гораздо реже пик-н-роллом или быстрых атак, поэтому изменение в 3 процента, это изменение на 60% и двадцать с лишним позиций в рейтинге команд НБА. Основной поставщик всех этих процентов – P&R BH. Если в прошлом году каждый 7 розыгрыш мишек был таким пик-н-роллом, то в этом только каждый тринадцатый. Можно сказать, что распределение долей у типов владений в Мемфисе очень неравномерно, по большинству типов они либо на вершине таблицы, либо в ее подвале
Кстати, прошу заметить, что автор смотрит ненастолько много баскетбола, чтобы быть экспертом по всем 30 командам, поэтому если у Вас есть свое мнение, почему произошли изменения у любой из трех команд, пишите их в комментариях.
Про Чикаго можно сказать примерно тоже самое: быки стали гораздо «быстрее», и в Transition прыгнули с последнего места в прошлом сезоне на второе в этом, следом за Мемфисом. Кстати, посмотрите какая большая разница по доле использования Transition между первой и второй командой, Мемфис здесь просто в какой-то собственной лиге. В «проигравших» типах у Чикаго оба пик-н-ролла, и Postup (дальше, в секции про игроков, станет понятно почему). Как и с катами у Мемфиса, Postup у быков второстепенный тип с небольшим процентом использования, поэтому падение на 2% в абсолютных значениях это падение на треть относительно доли в прошлом сезоне.
Атланта, в отличии от Мемфиса и Чикаго, не поляризует использование розыгрышей до поговорки «то густо, то пусто», по многим показателям она обитает в середине таблицы. Зато характер изменений похож на профиль Мемфиса, только цифры менее радикальные: рост быстрых атак и катов, падение PNR BH. Отличие в том, что у Хоукс очень сильно упала доля изоляций, более чем в два раза в сравнении с прошлым годом. Только пост-апы Атланта в этом сезоне играет реже чем ISO.
Анализ изменений в типах владений у игроков НБА
Для начала скажу, что я рассматривал только 12 игроков. Почему так мало? Из-за качества данных, Я подробно писал о проблеме в своем канале, здесь кратко скажу, что на вкладке Play Type для игроков представлены неполные данные, есть баскетболисты у которых «потеряны» больше половины розыгрышей. Но и среди этих двенадцати нашлись игроки с заметными изменениями, о которых стоит написать.
У игроков драйвер изменений – это смена команды. И КАТ, и ДеРозан летом поменяли команды и даже конференции. Про Сиакама такое нельзя сказать в полной мере, но и его прошлогодние данные наполовину состоят из времени игры за Торонто.
Таунс летом перешел в Никс к Тому Тибодо и его профиль поменялся очень заметно. Теперь КАТ, в плане розыгрышей, больше похож на центрового: в два раза выросла доля PNR RM, став его главным орудием. Также в два раза выросла доля подборов в нападении. Отдали свои проценты типы «получил-бросил», спот-ап и offscreen, которые чаще всего играются на трехочковой дуге. В прошлом году мы могли наблюдать пик-н-ролл КАТ-Гобер, где Таунс был за боллхэндлера. Теперь в Никс, когда Таунс сам играет роль Гобера (т.е. центра) их процент упал до нуля.
ДеРозан и в солнечной Калифорнии остается верен себе. Такое ощущение, что он выбрал миссию идти вразрез трендам Лиги. Пока доля пост-апов съеживается до менее чем четырех процентов, ДеМар играет их в 18% своих владений, взвинтив долю почти на восемь процентов! Также у него в почти три раза выросло использование handoff. Зато теперь он гораздо реже играет пик-н-роллы (хотя все равно это наиболее частый тип, четверть владений с ДеМаром заканчивается им) и спот-апы. В падении доли пик-н-роллов нет ничего удивительного: в Сакраменто есть Фокс, который играет их в 30% своих владений, так что ДеРозану пришлось ужаться.
Изменения Сиакама нельзя объяснить только тем, что половину прошлого года он провел в Канаде. Возьмем два пик-н-ролла, которые находятся на разных полюсах таблицы. PNR BH в прошлом сезоне у Паскаля имеет стабильное 10.5% в обеих командах. PNR RM после перехода в Индиану заметно подрос, но это был рост с трех процентов до четырех с половиной, что заметно меньше разницы между сезонами. В этом году Паскаль в Индиане, судя по используемым типам, играет роль более классического большого, который ставит заслоны и продавливает соперника через пост.
Если хотите больше интересного из мира НБА, то подписывайтесь на блог и на мой телеграм-канал NBAatlantic.
Также я решил провести статистическую экспансию и завел канал «Цифры в спорте», где пишу об аналитике и data science во всем спорте. Подписывайтесь!
Фото: Gettyimages.ru/Al Bello
