注：范特西是一款挑选球员，以现实比赛数据为基础，在虚拟世界进行对抗的游戏。
在NBA的2022-23赛季开始前，作为范特西玩家的我们又开始准备了一年一度的报告。
你可以把这看作是对上赛季的总结分析，也可以当作是对接下来新赛季的展望，希望我们的一些总结和分析，能够对各位新赛季的范特西选秀带来一点帮助。
废话不多说，请各位先看下面这张图表。
这是结合上赛季BBM的球员排名和出勤率所制作的数据图表，然后我们就像过去几年，利用这份数据总结了各个排名段球员生产数据的具体情况。
不过，和以往有出入的是，这次我们把排名段位分得更细一点，以每20名作为一档，也顺应20名球员为一轮选秀的结构。这样也能更好地把“首轮球员”作为我们锚定的基石，体现出“每一轮球员与首轮球员之间的差距到底多大”？
我们取每一轮的20名球员的平均数据进行对比，然后把1-20名的球员作为基石，看看往后数的每一轮球员平均数据可以做到首轮球员的几成？
接着，可以把每一轮次百分比三个最低的数据项做一个标记，赋予不同深浅度的颜色记号，然后看看哪个数据项目深色格子最多，便是与首轮水平相差最多的项目。
从这个图表中不难看出，“助攻”这一项数据喜提最多的深色格子，这意味着助攻是“非首轮球员”最难与“首轮球员”媲美的数据。
你看，在21-40位，这一相对较高的分段，生产助攻的效率就已经掉到了74.7%。
而在61-80，大概在4轮的位置就只剩下44.3%，这一断崖式的效率下滑，足以看出“助攻”数据的稀缺度。
而这与我们去年的统计出现了明显的差异，当时稀缺度最高的三项数据依次是——命中率（今年我决定把命中率单独拿出来说）、前场篮板、篮板。助攻只是在中等偏上的位置。
20-21赛季首轮球员平均每人的助攻在4.57，而21-22赛季提高到了5.46。
20-21赛季首轮球员里助攻最高的只是9.43的特雷-杨，而21-22赛季助攻9+的球员就有3人：哈登、特雷-杨、德章泰-穆雷。
这三人有一个共同点，那就是球权绝对集中的核心，这大概为我们解释“助攻”的稀缺度变化提供了一个思路——现实世界篮球的大核心趋势映射在了数据层面，球权越来越集中到某些“最佳球员”手里（同时这些最佳球员也能干别的事情，数据的多样性让他们坐稳首轮），从而导致助攻大量集中到“首轮球员”身上的现象。
上赛季的新晋首轮球员，哈利伯顿、穆雷、三球，都符合“大核”的概念，他们取代了表现下滑的“全能内线”（兰德尔、阿德巴约、武切维奇）。
而有趣的是，“全能内线”的表现下滑与他们战术角色被稀释有关，因为他们其实无法完美执行“全能内线”的工作，优秀的全能内线固然能为球队带来极高的提升，但半吊子对球队是弊大于利，毕竟约基奇可没那么好当。
但“外线大核”不一样，他们更容易打出可观的下限，然后球权和战术角色相应增加，数据也因为球权的增加而水涨船高，进入美妙的循环。
简单来说，“外线大核”和“全能内线”不同的性价比，正在渐渐改变现实世界的篮球偏好。
由于激励影响生产关系，而当一个角色被重视，他又能得到更多的出场时间，出场时间又是生产数据的基本要素，数据也就因此改变，最后这种改变投射到虚拟世界，也就导致了整个数据结构的变化。
我们可以继续看这个数据模型向我们展示了什么东西，这些颜色标记大多依次集中在：助攻、得分、盖帽。
你可以把这3样数据排列组合，互相搭配。然后你会发现，得分-助攻是相关性最大的一对组合，同时生产得分和助攻的球员不少，但同时生产得分-盖帽、助攻-盖帽的球员，好像不多吧？
这也就能解释一个问题——“助攻”的稀缺度上升了，后卫在中高分段的分布理应更多，中锋理应相应变少，但实际上这样的变化并不明显。反而，前100分段的中锋人数从上赛季的24增加到38。
这大概是由于，盖帽仍然是一项较为稀缺的数据，尤其是既能得分又能盖帽的内线本就是“相关性较弱”的类型，毕竟“有球权”和“蓝领工作”通常是相悖的。
而全联盟场均10分+1盖帽的球员，就只有22个而已，而且其中除了勒布朗-詹姆斯、杰拉米-格兰特、贝兹利，都是内线（如果你认为偶尔摇摆到3号位的克拉克不算内线，那么就是18个内线）。
所以，我们可以在统计中发现，中锋在中高分段的分布仍然坚挺，并且在100名之后出现了明显的落差（前场篮板数据也在100名之后出现了明显的落差）。
以此，我们也许可以提出一个假设——那些与“高稀缺度数据”相关性高的球员，是不是更值得选择？
比如，那些能够同时贡献得分、助攻、盖帽的球员，不就是优先级最高的选择吗？
你看，上赛季BBM榜单的两座大山就是三名“既能得分，也能助攻，又能盖帽”的全能内线，而他们远远甩开其他人一个身位。
约基奇和恩比德各自以2.48和2.23的分值高居第1、2位（如果字母的罚球不那么差，那么他应该也是“2分俱乐部”成员）。另一位全能内线唐斯在第3，他的分数也高达1.97。
当我们把一名球员叫作全能内线，意味着他能够得分、篮板、助攻、投篮、抢断、盖帽一把抓，而这样什么都能干的球员就应该在范特西里吃香。
同理，一个本就天然能得分助攻、还有一点儿副业的后卫（比如穆雷、哈利伯顿、三球），也同样讨喜。
反过来说，那些与“稀缺数据相关度低”的球员，就不值得大家重仓。
比如，这个联盟存量最多的锋线，由于基数太大，导致他们的基本盘“三分”和“抢断”泛滥，让这两项数据的稀缺性变弱。
同时受限于职责，锋线平时的球场任务又与“助攻”和“盖帽”相距甚远，除非是那些有球权在手的明星前锋，否则前锋大多都身价有限。
从图表中你也可以看到，100名开外的分段，锋线所占的比例开始明显变多了。
“1+1=2”
把“两项命中率”单独拎出来说的原因很简单，因为这是高分段与低分段落差更大的项目。
从图表中不难看出，命中率在40名开外已经要打对折，而罚球命中率更是在20名以后几乎都是拖后腿的存在了。
因为两项命中率的统计有些不同，因为这不仅比谁更准，还是比谁投的又多又准。而球权又只会在核心的手里，某些角色球员虽然准，但因为很难捞到足够形成质变的出手数量也无济于事，只能做到不拖后腿而已。
我们可以做一个简单的计算，整个联盟有30支球队，假设每支球队有1名核心，那就是有30个可以大量出手的球员，那其中有多少人能做到又多又准呢？
就算条件放宽，假设每队有2名核心，那也只是有60个可以大量出手的球员，如果其中有一半人能做到又多又准，也只是30个而已。
所以，就不难理解为什么“两项命中率”会出现如此之大的落差。
反过来说，在你敲定“首轮球员”的那一刻，似乎也就确定了你在“两项命中率”的数据上是否存在优势。如果你在前两轮选到无法在两项命中率建立优势的球员（比如德章泰-穆雷、东契奇），那么也很难通过后面的操作去补救。
由此我们也不难理解，围绕首轮、或者前两轮球员建队的重要性。
高分段球员就是球队的骨架，因为他们能在更多项目建立优势。而后就是要顺着骨架生长，而不是强行改道。
所以，相性兼容有时候比是否捡漏更关键。不能为了捡漏而捡漏，明明球员A更适合搭配球队，但我在100顺位选了值50名的球员B，可是球员B的数据并不是球队需要的，那这样的决策显然是欠妥的。
我最近的一次选秀就可以作为各位的反面教材，我在第一二轮的选择是恩比德和范弗利特，但我在后续的选秀中却为了加大输出，选了拖罚球后腿的贾莱特-阿伦、兰德尔和威少，给本来可以稳稳拿下的“罚球命中率”增加了不确定性。
恩比德和范弗利特合计对“罚球命中率”的贡献是0.998，但阿伦、兰德尔和威少三人加起来对这项数据的影响却是-1.1，这不就浪费了恩比德和范弗利特独特的“罚球命中率”优势，白白送掉宝贵的1分吗？而在后期补“罚球”这1分的难度，远比补其他数据来得更难。
所以，要重视首轮球员的长处，并且围绕其组建球队，才能发挥每一个首轮球员具有的独特竞争优势。
除非，你运气爆棚，上演妙手生花的剧情，能够在低分段淘到各种高质量球员，这样的话阵容搭配于你而言就是浮云……
“隐藏的重要指标”
从上一个章节我们已经论述过“首轮球员”有多么重要，那反过来说，如果前两轮选得不好，那真的是要白白浪费一个宝贵的赛季。
上赛季如果谁选了利拉德，那他的范特西之路显然会异常艰难。鉴于利拉德20-21赛季的结算顺位仅次于约基奇，21-22赛季玩家们平均在第7位就挑走了利拉德。可是，利拉德并没有打出符合身价的表现，最终赛季结算时只排在第216位。
同样的情况还在戴维斯、乔治、比尔身上出现，三人平均被选走的顺位依次是13、13、14，但最终只排在71、199、172位。
而他们都存在同样的情况，那就是受伤病影响，四位球员之中出勤最高就是40场而已。
所以，这个游戏还有一个相当关键的隐藏指标，“出勤率”。
出勤率的高低能让珍稀的首轮变成不起眼的FA，也能让不起眼的FA变身为珍稀的首轮。它对于我们挑选球员有着重要的影响。
上一次报告我们提到过范特西选球员应该和现实世界反着来，更应该“追涨杀跌”（因为范特西是一个20周的零和博弈，时间成本也相当重要），所以我们可以做一个“追涨”的小测试。
选出上赛季首个月比赛打完后比选秀顺位高10位的球员，总共有63名球员（由于BBM对选秀顺位的统计最低到148，所以这里面的样本是选秀顺位高于或等于148的球员），然后再看他们赛季结算时的排名，其中只有16人能够保持这个“上涨”的趋势到赛季结束。
这说明你追涨的成功率大概只有16/63，约等于4分之1。如果去掉像德罗赞这样难以流通的高分段球员，实际的数字还要再降。
那么，是什么造成了两批球员的分化？也许就是“出勤率”。
因为有一个差异很大的指标，这16名成功身价上涨的球员，赛季出勤率平均下来是74.4场，而另外47名被打回原形的球员，平均出勤率为60.8场。
这些没有将上升趋势延续到底的球员，很多都是因为自身不够耐操，被伤病打断前进的步调。比如戴维斯（40场），比如迈尔斯-特纳（42），比如卢比奥（34），比如麦康奈尔（27）……
去年我们通过分析得出“追涨比抄底重要”，当时抄底的成功率只有4分之1。
一年之后，我们可以来验证这个结论是否还有效？
选出那些上赛季首月比赛后实时排名低于平均被选走顺位的球员，并且这些球员的平均被选走的顺位在100位后（因为想抄前100的底相对不现实，100后分段的球员流通性才更高），符合这份“抄底”条件的球员有83个。
而这83个球员最后赛季结算排名回到选秀时水平的有多少呢？15个。
这大概是5.53比1的水平，“抄底”的效率甚至变低了，去年的结论仍未失效。
为什么“抄底”在范特西的难度极高？一方面在于这是个20个比赛周就归零循环的零和博弈，时间成本对实现价值回归并不友好。
另一方面在于，球队内部的用人轮换并不存在那么多严重的错判，当然有时候会出现被低估的球员，但大多数时候教练都对自己手底下的球员门儿清。
弃用某个球员基本上都有他过硬的逻辑：比如球员能力下滑，比如战术不合适，比如伤病……而这种时候首月排名的落差并不是估错价，而是基本面被破坏的讯号。
在这里又出现了一组有趣的相关性——抄底失败的球员和身价回暖的球员之间，出勤率同样有着明显的差异，前者平均比赛场次是56.4，而后者高达71.5。
但是，我们不能根据这一现象就得出“出勤率高的球员更容易身价回暖”的结论。只能说，抄底失败有可能是因为球员遭遇伤病，降低了自身的出勤率，从而打不回原来的身价。
是的，在与数据有相关性的现象面前，我们很容易错误归因，然后得出一个并不具备说服力的结论。
也许有人会问：“那你前面说的出勤率，不也是错误归因吗？”
“你以总数统计球员的段位，那出场多的球员不就天然有优势吗？”
“场均25分的球员A打30场只贡献750分，场均15分的球员B打了60场贡献了900分，虽然后者会有更高的结算排名，可场均30分的前者才是更值得用更高顺位拿下的选择吧？”
但，真的是这样吗？
你真的会在靠前位置选一个场均25分，但只打30场的球员吗？
上赛季场均27.4分的欧文就是很好的例子，如果按“场均数据”的口径统计，那么欧文的排名高达第14，但把一个比赛纪录只有27场的球员作为建队的“首轮球员”无疑等于主动投降，如果大家都不犯错，我可想不出来这样的球队会有什么优势……
“简单的游戏”
我翻看上赛季的分析，看到最后一段我用了“思考游戏的本质”这个小标题，那是很长的一大段话，但我觉得其实可以用更简单的话来总结这个游戏的本质——这是个谁数据多谁就胜出的游戏。
那什么能生产数据？无非是上场的时间，以及效率。
换句话说，如果一个球员能比其他人得到越多的上场时间（所以出勤率并不是错误归因，实打实的出勤率的确能帮上忙），并且在单位时间里做越多的事情，那么他不就能比其他人产生更多的数据吗？
而且，如果你有越多这样的球员，那么你获胜的概率不就越大吗？
这个游戏好像就是那么简单。
只不过，玩家们各自有各自的信息迷雾，谁也无法在每一次决策中做出完美的选择，这就是范特西的难度所在。
想鹤立鸡群，实在是要靠一点儿运气。但只要尊重基本规律，一分钱买一分货（在每个位置选到价值匹配的球员），1+1=2（阵容的相性要匹配，如果是1+a，两个不同的东西不就没法计算了？）。
好像也不会差到哪儿去吧？
