马云：未来世界的竞争是数据的竞争_互联网_新浪科技_新浪网
马云：未来世界的竞争是数据的竞争
　　“我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代)。IT和DT之间，不仅仅是技术的变革，更是思想意识的变革，IT主要是为自我服务，用来更好地自我控制和管理，DT则是激活生产力，让别人活得比你好。”在座无虚席的北京大学百年讲堂内，阿里巴巴（）集团董事局主席用他习惯的语言方式，讲述了如今互联网发展的一大趋势，这番精彩的演讲也让2000多名现场观众立即报以热烈的掌声回应。
　　3月18日晚，第五届阿里巴巴技术论坛(简称ATF)首次落地内地，在代表中国学术研究前沿的北京大学举办，北京大学校长王恩哥为这次论坛致辞。在论坛上，阿里巴巴董事局主席马云面对两千多名技术人士和高校学生，阐述互联网发展趋势。
　　阿里巴巴技术论坛是阿里巴巴面对业界技术精英举办的专业技术论坛，自2013年5月首次在美国斯坦福大学举办以来，相继在西雅图、香港等地召开。作为阿里巴巴对外的知名品牌技术论坛，每次论坛均有阿里巴巴的高管出席，讲解阿里巴巴技术背后的故事以及互联网技术未来的方向，所以每次大会都吸引了大批技术领域的专家和学者参加，并获得了良好的业界反响。
　　在此次阿里巴巴技术论坛中，阿里巴巴集团首席技术官王坚第一个发言，他的题目是《互联网和科技创新》。王坚曾是浙江大学心理系主任和中国研究院副院长。2008年，王坚来到阿里巴巴担任集团首席架构师，并开始主持阿里云平台的搭建和运作，所以对互联网发展趋势有相当深刻的理解。
　　王坚在演讲中说，“在今天这个互联网时代，以往拿一台计算机要干一百天才能做完的事情，现在只要一分钟就可以做完，这也使阿里巴巴明白云计算可以带来的价值。到今天计算的规模会变成一个国家的竞争力，变成一个企业的竞争力，变成一个学校的竞争力，甚至变成个人的竞争力。”对于阿里云平台庞大的计算能力，王坚通过数据和实例解释：2013年“双十一”天猫网购成交额达到350亿元、阿里小贷最小的贷出金额为1元，这些事例让人们看到了互联网对人类社会所带来的前所未有的冲击和意想不到的惊喜。
　　日，阿里巴巴正式运营服务器规模已经达到了5000台(5K)的“飞天”集群，成为中国第一个独立研发拥有大规模通用计算平台的公司，也是世界上第一个对外提供5K云计算服务能力的公司。由飞天技术打造的这台“超级计算机”，拥有惊人的计算规模：10万核的计算能力，可承载亿级别文件数目，100TB排序30分钟即可完成，是现有世界纪录的两倍以上。
　　据了解，在全球范围内，目前只有Google和这样的技术型IT公司，其集群规模有能力按照5000台的量级来划分，而国内还没有这样的技术能力。业界普遍认为，在全球云计算服务领域，阿里云是国内唯一一家可以和Google、相提并论的公司。
　　马云在北大的讲话也论证了王坚的观点。他说，“我坚持一点，未来世界的竞争是数据的竞争，上面是云，下面是端，我们知道移动互联网起来了，要出现APP加云，这是未来的趋势。我们今天有几百个端，可能上千个端，但是云谁都跑不掉，所以我们押在云上，押在大数据上。”马云认为，云和端的竞争会存在，但是竞争和融合都是密不可分的，云和端一定发展到一定阶段会融合，这是一个趋势。
　　马云强调，“六年前做这个决定的时候有过担心，阿里巴巴变成一个数据分享的公司后，不知道数据分享挣不挣钱，不挣钱的话，成本怎么办？但是，我们加了一句话，我们不知道数据怎么挣钱，但我们知道人类社会少不了它……如果云计算只有阿里巴巴公司一家在做，那么阿里巴巴一定会落后，因为云计算是势不可当的潮流，只有跟大家分享，让更多的年轻人、更多的行业、更多的企业、更多的机构去研究使用，整个行业水平起来了，自己才有前进的可能。”
　　北京大学校长王恩哥在致辞中对阿里巴巴在技术创新高度评价，他表示可以想象，没有先进的创新理念、技术平台和计算机与互联网人才储备，离开了大数据支持，全民网购体验是不可能实现的。淘宝给数以亿万人带来便利的同时，也让大家深切感受到了阿里巴巴创新技术的魅力。
　　在本次论坛上，阿里巴巴首席人力资源官戴珊宣布正式启动基于天池数据研究平台的阿里巴巴大数据竞赛和阿里巴巴春季校招活动。戴珊表示，阿里巴巴的目标是把天池平台打造成未来的“中国数据分享第一平台”和中国最具商业价值的科研数据平台。天池平台启动后将免费为高校和科研机构提供科研数据和开放数据处理服务，帮助大数据科研领域的发展。阿里巴巴希望，它不仅能成为阿里云计算和大数据对外开放的一个窗口，更能推动教育科研领域事业的进步，为大数据研究领域培养和储备人才。
　　王恩哥校长对此表示，衷心希望阿里巴巴集团这样享誉全球的优秀创新型企业，多走进高校，发掘、吸纳、培养优秀人才，通过开放科研数据、技术讲座、课题联合等方式与高校深度合作，推动产业与学术的对接，达到理论与实践相互促进的目的。
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未来世界的想象作文
编辑：励志天下 www.lizhi123.net类别：作文精选
第1篇 我想象的未来世界
时光飞逝，转眼间已是2030年，我成了科学家，我发明了一种四用汽车。它可以在水下、天上、地面和地下的任何一个地方行驶。你想去海里，就按一下蓝色按钮，它就会带你下潜到海里，这种车是采用高硬度和高密封的材料做成的。所以，就算下潜到最深的海底，也不会被压扁；而且这种车还不间断地提供氧气，你不用担心会在深海里缺氧。如果你想遨游宇宙，你就按一下白色按钮，你就可以飞上蓝天，欣赏奇妙的宇宙空间和各种星球。如果你想去地下，你就按一下土黄色的键，它就会带你去地底下探索丰富的矿产资源。你想在地面行驶，就按一下灰白色键，就能带你去畅游世界。
未来我们住的房子也很特别，它的外形可以随意更改，而且只有主人和跟主人有关系的人才能看得见、摸的着，其他人是看不见、摸不着的。你一进门，把鞋放在鞋架上，它会在5秒之内把鞋子洗干净并烘干。房子地四壁是用特殊材料做成的，冬暖夏凉，还可以根据你的心情调节四壁的颜色。比如：开心是桔黄色、不开心是灰色。床是用花瓣和特殊材料做成的，睡觉时会发出清香。
这就是我想象的未来世界，我一定会好好学习，努力把这些变成现实。
昆山市华城美地小学四年级：罗昊
&&&&第2篇 未来世界
这是一个星期天，我爬上了床，进入了甜蜜蜜的梦想。
我的梦就此开始了。我来到了一个未知的世界，这里的一切对我都非常陌生。更稀奇的是，这里的环境与我们的世界截然不同。天上飞的都是我梦寐以求的想见到的飞碟。当我还在沉思的时候，突然出现了一个不知从哪来的机器人。它热情地对我说：&欢迎来到未来世界，请跟我来。&我稀里糊涂的就跟着这位不知名的机器人走了。他带我来到一个外形酷似火箭的房屋来。我奇怪地问他：&你为什没带我到这里来？&他说：&这你将是你的家。&我看到的这栋高耸入云的房间竟然是我的家，真是不可思议。我立刻兴冲冲的跑了进去。我第一眼看到的是一个大屏幕，屏幕上出现了&家具手册&&外行手册&这两大手册。我说了一声&外行手册&突然我的身边出现了许多交通工具。哇塞，那叫一个先进。全能跑车、飞碟、超能摩托等等&&我最爱飞碟，所以我说了声飞碟，突然一架飞碟出现在我眼前。哇！帅呆了。设备都是前所未有的。我按下了自动驾驶键，一瞬间，我已到了房屋外面。我看到了星星商店，于是我顿时出现在商店里。哇塞，五颜六色的星星琳琅满目。于是我买了一个。到了晚上，我把家具选好了，躲在被窝里，星星闪闪发亮。到了早上，我又在宇宙里穿越，来回遨游。这样不知不觉已过了三天，这里不知怎么的人越来越少。终于到了，这一天里人全部神秘的消失了，就像人间蒸发。这一天万籁俱静。我开始想起了妈妈，当我努力要从这世界挣脱的时候我醒了。当我看见妈妈在我床边叫我起床的时候，我开心的笑了
这一天我十分有活力，佩戴好红领巾，穿好校服，吃好早饭，开开心心的上学去了。到了学校，五（3）班。我兴致勃勃的把我经历的风风雨雨讲给同学听，他们一个个都摇摇挥手说不信。可我多么希望是真的呀
&&&&张家港市德积小学五年级:张科第3篇 未来世界
这是一个星期天，我爬上了床，进入了甜蜜蜜的梦想。
我的梦就此开始了。我来到了一个未知的世界，这里的一切对我都非常陌生。更稀奇的是，这里的环境与我们的世界截然不同。天上飞的都是我梦寐以求的想见到的飞碟。当我还在沉思的时候，突然出现了一个不知从哪来的机器人。它热情地对我说：&欢迎来到未来世界，请跟我来。&我稀里糊涂的就跟着这位不知名的机器人走了。他带我来到一个外形酷似火箭的房屋来。我奇怪地问他：&你为什没带我到这里来？&他说：&这你将是你的家。&我看到的这栋高耸入云的房间竟然是我的家，真是不可思议。我立刻兴冲冲的跑了进去。我第一眼看到的是一个大屏幕，屏幕上出现了&家具手册&&外行手册&这两大手册。我说了一声&外行手册&突然我的身边出现了许多交通工具。哇塞，那叫一个先进。全能跑车、飞碟、超能摩托等等&&我最爱飞碟，所以我说了声飞碟，突然一架飞碟出现在我眼前。哇！帅呆了。设备都是前所未有的。我按下了自动驾驶键，一瞬间，我已到了房屋外面。我看到了星星商店，于是我顿时出现在商店里。哇塞，五颜六色的星星琳琅满目。于是我买了一个。到了晚上，我把家具选好了，躲在被窝里，星星闪闪发亮。到了早上，我又在宇宙里穿越，来回遨游。这样不知不觉已过了三天，这里不知怎么的人越来越少。终于到了，这一天里人全部神秘的消失了，就像人间蒸发。这一天万籁俱静。我开始想起了妈妈，当我努力要从这世界挣脱的时候我醒了。当我看见妈妈在我床边叫我起床的时候，我开心的笑了
这一天我十分有活力，佩戴好红领巾，穿好校服，吃好早饭，开开心心的上学去了。到了学校，五（3）班。我兴致勃勃的把我经历的风风雨雨讲给同学听，他们一个个都摇摇挥手说不信。可我多么希望是真的呀
&&&&张家港市德积小学五年级:张科第4篇 我心中的未来世界
大家想一想自己心目中的未来世界是什么样的呢？他说：&是人口少一点的世界。&她说：&是美丽的世界&&对！对！对！有些人的想法和我想的一样，但是有些人的想法和我想的不一样！那接下来我来告诉你们我心中的未来世界。
我心中的未来世界是这样的：不一定是美丽的，人口少一点的。我只要普普通通的！环境要好！人的品德要好！人类的生活习惯更好！森林要多！空气要清新！人类的那些丑习惯要丢掉！
现在的世界：空气越来越浑浊！比如说，大街上许多的车子来来往往，车尾排放的&毒气&越来越多！使空气越来越浑浊！森林越来越少！比如说，人类在一天天的砍伐树木，使森林越来越少！环境正在恶化！比如说，有些人在草地里践踏小草，见到路旁美丽的花儿就摘，浪费纸张！浪费水！浪费资源！人的品德越来越败坏！比如说，有些人动不动张口闭口说脏话！还乱吐口痰！举止行为都败坏！人口越来越多！比如说，人口的数量正在一天天的增加！使某些地区变得很拥挤！连走动都不方便&&如果人类还不改正自己的生活习惯！世界末日总有一天会到来的！
大家要一起为未来的明天、未来的以后、未来的世界做到以下几点：
1、不乱砍伐树木！不乱打野生动物！
2、保护身边的环境！爱护树木！
3、不乱践踏任何东西！不乱吐口痰！
4、不乱说脏话！禁止行为要文明！
5、多种树！减少二氧化碳！
6、少开一些车！乘公交车！或自己骑自行车！
7、不要浪费任何资源！等等！
如果你能做到以上几点！我们的未来世界将会更美好！加油吧！人类们！
我的未来世界就是这样！你们的和我一样吗？一样的话！就从今天开始努力吧！不一样的！你可以提一些意见给我！我可以加以改正！我相信，我们的未来世界一定会更加美好的！
&&&&云南西双版纳勐腊县南腊中学初一:第5篇 未来世界
现在是2029年，我带大家参观一下未来的世界。未来的汽车肯定让你们看得眼花缭乱，现在的车都采用低碳环保的材料。有的更是让你意想不到，有的车是用纸盒子做的，可能有的人会觉得，用纸盒子做的不就让风吹跑了吗？我要告诉你们虽然是用纸盒子做的，但是它却比钢铁还硬，采用全天24小时自动防盗，只要有人还没开锁就拉动车门，它不仅会叫，还能启动隐形功能。
现在咱们看到的是未来的手机，它方便携带可以变大或变小，打得跟大象一样的，小的跟蚂蚁一样小。如果你要看图片可以把实物拿出来，不过一定要放回去。
现在介绍的是未来的电脑，虽然样子没变，功能却变了，未来的电脑只用来看视频，如果你想看真人，可以在屏幕上画个圈，在电脑里的人就可以变出来。如果还不够刺激，还可启动触摸功能，在电脑里的人真的可以摸到。
介绍最后一款会飞的房子，大家肯定没见过，大家见过三十多层的楼拔地而起吗？那长面，那叫一个壮观，没有尘土飞扬，而是跟纸一样飘起来的家里的家具不会一团糟
未来世界很神秘，就等着我们去探险呢！
&&&&河北石家庄桥东区四中路小学五年级:王欣蕊
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作者 红领巾 ]
数据篮球 如今NBA的可测数据已经浩如瀚海，球员在场上的每一个细小的动作都能深化你对其价值的理解。让我们一起进入大数据时代。 作者：KIRK GOLDSBERRY 在号那天，圣安东尼奥马刺队做客克利夫兰迎战骑士队，整场比赛都打得十分焦灼。直到第四节最后时刻，骑士的新秀得分后卫迪昂-韦特斯命中了他菜鸟赛季最大心脏的一球，一记高难度跳投，力助球队在最后9.5秒取得了2分的领先优势。但问题是，他留给了马刺9.5秒的时间，观众们都已经嗅到了翻盘的味道，速贷中心那些骑士球迷的情绪甚至都开始失控。 马刺队叫了暂停，获得了一次前场球的机会，他们决定打一个他们最喜欢的战术。马特-邦纳快速把球发给了距篮筐30尺远的托尼-帕克，待邓肯做了个结结实实的挡拆，迫使泰勒-泽勒换防帕克，帕克抓住这一时机迅速从左侧突破。比赛还剩下6.7秒，帕克控制了下平衡，准备来一个他命中率最高的上篮来扳平比分。霎时间，他看到了什么，然后改变了他的主意。 科怀-伦纳德安静的待在弱侧底角，没有人注意到他。因为帕克突的十分坚决，侵略性十足，他的突破成功吸引了伦纳德的防守者——韦特斯，他一直被吸引到了禁区。而伦纳德就静静的杵在那块无人区，帕克很快也注意到了这点，于是帕克手腕一甩，送出了一记精准的助攻，那球沿着底线直直的飞向了伦纳德，韦特斯绝望的扑上去也只是徒劳。剩下的就是例行公事，那个时候，这个漂亮的助攻已经完成，伦纳德只需要在他最喜欢的位置投中最喜欢的那个底角三分。他投进了，而马刺也以一分的优势带走了胜利。 数据统计上把这个漂亮的战术简化为了几个基本的数字：马刺2号球员科怀-伦纳德增加1次出手，1次命中，添上3分。蒂姆-背景帝-邓肯的挡人没有任何记录，而帕克犀利的绕掩护突破和精彩的传球最终仅被记上一笔助攻。 事后，帕克提到了比赛最后的那个战术：“我想我本可以命中那个上篮，但我看到了空位的科怀。我不只是要拿下一场胜利，我还要组织好我的队友们，让他们能整晚出色的发挥，所以在最后时刻我愿意做一个正确的决定。” 研究小组的创建 在2012年MIT Sloan Sports分析大会之后不久，我收到了布莱恩-库普的来电，他是NBA球员追踪数据界的圣约翰，同时也是芝加哥SportVU公司STATS LLC项目的负责人。我那会儿在哈佛大学工作，库普给我分享了他那非凡卓绝的学术成果——篮球数据集；他问我是否也想“玩一些光学追踪数据”。我错过了这次机会，因为我完全不知道我到底要去做什么。 那次电话后又过了几个星期，我才第一次看到那个项目的基础数据，这是由许多，甚至可以永远的改变篮球分析方式的数据组成的；这绝对是一个“超神（Holy shit!）”的时刻。那个时候我正在用一块巨大的27寸的苹果电脑，可当我双击那个SportVU的第一个文件时，数据还是立刻占满了整个屏幕。我所看见的就是一片小数点和跟踪数据组成的浩瀚海洋和数百个穿插其中的XML标签。马上我就意识到，这显然是我见过的最“大”的数据。我永远都忘不了当屏幕里被跟踪球员从一节到一场比赛的跟踪数据跳跃在我眼前的时候我有多惊讶。我有几千个这样的文件，我想我需要找点帮助。 我找到了卢克-伯恩，一个年轻的空间统计学教授，我告诉了他我的窘境。卢克建议我们在学校里面组建一个研究小组，利用这些数据来建立项目。这个小组很快就吸引了4个研究数据统计和计算机的博士生。到了2013年初的时候，每个学生都建立了不同的项目。我们把这些项目称为“XY Hoops”。 丹-瑟沃尼和艾利克斯-德阿莫尔是我们最早的两个成员。这两个同学都是27岁的四年博士生，在哈佛学习统计领域课程，他们都喜欢运动，但他们更喜欢数据的编码。在看过这堆数据之后，我们很快进行了一些头脑风暴，然后他们就加入了我们小组并提出了一个听起来革命性的，几乎不可能的点子。 先行者的窘境 一般我们都追求最好的分析设备，但先驱者们往往不可避免一个问题，那就是没有最好的分析设备。解释生命的度量标准只有一个，但你却找不出一个能解释篮球的度量标准。在当代的运动数据分析界，你很难不去非恰当的提升这个“大数据”的角色，但要使他们理想化传奇化却是很冒险的。数据必须要简化为一种中介形式才能将球员的赛场表现和统计分析联合起来，而运动分析则构建于庞大的编码解码机制之上，这一机制的前提却是一个有缺陷的假设——“数据可以代表运动”。 但目前的现实情况却是——NBA新任总裁亚当-萧华在2014年为每座球馆都装上了摄像机来测量每个球员的每个动作。这些悬挂在球馆顶部的跟踪摄影机生成了数千兆的数据资料，这些数据对于录像师和训练师来说就是潜在的至关重要的情报信息。而我们的新瓶颈并不是来自于数据，更多的是由于缺少人力资源，我们的分析师总会过度劳累，他们缺乏硬件软件上的支持，缺乏专业培训，但自项目建立以来最困难的则是——怎样去执行这些新生成的任务。 尽管如此，由一群聪明卓越，设备精良的统计员掌管负责，SportVU的数据实实在在是令人惊讶，它潜在的海量信息将会帮助我们对我们所爱的这个联盟有一个更好的理解。用库普的话来说“我们只是做了一些基础的数据研究，而让这些数据转化为先进的分析依据和方法还要花很多的时间和精力。”NBA的大数据时代才刚开始，人们还是倾向于一个漂亮的扣篮，这能振奋球队，球员，取悦媒体，更重要的是，能让球迷感到兴奋。我们不能保证这些，但引用帕克的话，我们只是要确保我们“最终做了正确的决定”。 为什么要进行革新 托尼-帕克是世界上最好的进攻创造者（Playmaker）之一。十多年以来，他一直都在推动着马刺，激活了他们严谨呆板的进攻。尽管他已经拿下了3座总冠军和一座总决赛MVP注1，帕克还是一直被低估，被认为不是一个真正的超级巨星。今年又是如此，帕克再次成为全明星替补，在他前面的是小有所成的天才投手。也许这是因为他是一个外国人，也许，这是因为他打球的位置地处德州中心，市场较小。 注1：更不用说去年帕克差点就能拿到他的第四座总冠军和第二个总决赛MVP。 但也许，这是因为我们的数据统计低估了帕克这类球员在场上所做的一些“细节”，却高估了那些最容易量化的数字——比如得分，比如篮板，比如助攻。 一方面，我们不能否认伦纳德在克利夫兰那记三分绝杀的重要性，毕竟，他才是那个投中关键球的人；但是另一方面，把掌声都送给伦纳德就如同把《地心引力》的赞誉归功于乔治-克鲁尼一样。 “那种球我们练了1000多次，因此我知道我们能够去执行它。”圣安东尼奥主教练格雷格-波波维奇在赛后说道。 如果我们将这种传统的篮球（统计）比喻成下棋，你就会发现，我们过于看重每一步的移动，却忽略了总体大局上那些移动所关系的相关战略布置。下棋的输赢往往不是最后的那一步，同样地，篮球的每一次球权也是如此。最后的出手并不代表什么，像帕克和保罗这样的球员，他们能从各方各面帮助球队赢得有利位置。 在大数据时代，目前的统计系统——也就是我们的数据表——是一种纯输入机制，是的，这个挺直观可靠的。但这是当年简单地由铅笔和纸记录数据的产物，它无法真实衡量场上10名球员的作用和贡献。诚然，数据表到现在都挺实用，不然它不可能从比尔-拉塞尔时期到迈克尔-乔丹岁月甚至沿用至勒布朗-詹姆斯时代。它所衍生出来的理论定义已转化为我们所说的“先进数据”和“篮球分析”。 过去数十年中，像肯-波默罗伊，迪恩-奥利弗和约翰-火灵哥这样的先驱者将篮球的数据分析引入了计算机时代。他们有效的利用了电子表格和其他新式计算机时代特有的计算公式和分析方法。我们要借助他们的理论思想继续学习，因为这些东西的革新还在继续。 理念，定义及演示 2013年春季学期的早些时候，瑟沃尼和德阿莫尔打算建立一个新的项目来测量NBA里的性能值（performance value）。他们提出这个想法的动机非常简单，但实现他们这个假设估算所需要的付出却不尽然。他们的核心假设是： 每次篮球球权的“状态（state）”都有一个值。这个值由一个即成篮球事件的概率决定，其结果为该次球权的总预期得分。NBA每次球权得分的平均值接近为1分，其预期得分的准确值又随着时刻的改变而波动，而这些波动的原因就是场上瞬息万变的各种突发事件。 不仅如此，他们还深信一点，利用SportVU数据所带来的启发，我们可以——史上第一次——做到估计整个赛季中每一刹那每一时刻的性能值。他们提议我们是否可以建立一个采样模型，这个模型要考虑到这些关键因素——比如球员的场上坐标位置，他们各自的得分能力，持球人是谁，他持球状态的趋势，以及他在场上的位置（1-5号位）。然后，我们就可以以一种全新的方式来对NBA的性能值进行量化分析。 换句话说，假如你在任意时刻暂停了任一场NBA比赛。瑟沃尼和德阿莫尔的中心思想是：无论你在任意时刻暂停比赛，你都能够科学的估计该次球权的“预期球权得分（expected possession value）”，或者简称“预球权分（EPV）”。 打个比方，假如勒布朗-詹姆斯在篮下持球，且完全无人盯防。我们就能猜到这两分他是拿定了。那么这一时刻的预球权分就无限接近于2。相反，假设德怀特-霍华德持球距篮筐40尺远，且比赛时间只剩下1秒，且有三人对他贴身防守。我们大致也能猜到这球怕是进不了了。那么这一时刻的预球权分就无限接近于0。当然，场上的各种情况不至于这么极端，但它们还是能通过预球权分机制来评估出来。 这只是一个新式的概念，而真正的“奇思妙想”就从这里开始。 如果我们能估计任意比赛的任意时刻的预球权分，那我们将能以一种更为复杂精细的方式对球员的表现进行量化。我们可以为这个“值”引入这些概念，比如无人防守，持球突破以及遭遇双人包夹的影响。我们可以更精确的量化球员的动作，针对特定球队特定球员的挡拆战术，到底哪一种防挡挡拆策略才是最好。通过提取和分析比赛的基本动作，比如单独解析每一种战术的每一个细节，我们就可以得出哪一种战术的哪一个细节最为有效，同样，我们还能得出哪个球员才是最好的执行者。 但预球权分最为清楚明确的应用还是量化球员的总体进攻得分值，我们可以考量他持球时的表现，任何细枝末节的动作，无论是一场比赛，一次客场之旅还是整个赛季。我们可以利用预球权分概念将数千个动作转化为一个简单的值，再通过对比他和假想的替换球员（比如一个联盟平均水平的球员）的真实值来判断他能多得多少分，方法是将该假想球员人工放入一个与该球员完全相同的篮球状况之中注2。这个值则称为“预球权分增加（EPV-added）”或者“得分增加（points added）”。 注2：伟大的基斯-乌尔内，前棒球统计界掌门人，他曾提出Value Over Replacement Player (VORP)，即与替换球员得分的差值，这与之类似但又有所不同。 我们再回到帕克-伦纳德的那个绝杀球，这次我们通过预球权分的视角来观察这一过程。这球的初始条件为：骑士领先2分，比赛还剩9秒时间。帕克接球启动了这一系列动作，模型预计该次球权的期望得分为0.97分。 邓肯给帕克做了一个挡拆，让帕克有充足的空间来突破泽勒，此时预球权分实际上正在降低，因为帕克正在中距离持球突破泽勒。随着帕克杀到篮下区域，预球权分也增加至1.36分，帕克的突破已经使得本次预球权分增长了0.39分——但他还没有结束进攻。他发现了底角的伦纳德并送出一记不可思议的助攻，这个动作使预球权分再次增加。考虑到伦纳德的空位以及他在底角出色的手感，帕克本次助攻实际上使球队的预球权分达到了1.75的峰值。此后，由于韦特斯的扑防，预球权分降到了1.58，可惜韦特斯回防的时候已经太晚了。 下列分镜为截屏，强烈建议大家去原网站看看光学追踪的力量。
此时比赛还剩下9.2秒，而马刺落后骑士两分（都是影响因素）。帕克（弧顶）刚刚接到马特-邦纳的传球，这时候，他试图打一个战术来追平或是反超比分。这个时刻的预球权分接近于1。
邦纳发球给帕克后立刻跑到了三分线外，同时，邓肯给帕克做了一个挡拆挡住了利文斯顿，迫使泰勒-泽勒换防帕克，此时帕克位于三分线内一步且有人盯防，其预球权分也降到了0.86。
帕克迅速突破，他进入了禁区，且防守人被他甩在身后，此时，随着帕克距离篮筐越来越近，预球权分也达到了1.36。
此时帕克注意到了位于弱侧底角空位的伦纳德，他迅速将球传了出去，由于无人干扰本次传球，而伦纳德在这个区域命中率非常高，且无人防守，你可以看到预球权分直线上升到了1.75。 你可以看到预球权分略有下滑，那是因为迪昂-韦特斯赶过去封盖了，可惜此时为时已晚，影响微乎其微，他扑上去时其预球权分还是高达1.58。值得一提的是，此时距离比赛结束还有不到4.5秒的时间，你可以看到邓肯和邦纳已经来到禁区准备抢板，而骑士的球员很好的挡住了他们，但他们漏掉了三分线外的加里-尼尔以及在界外看戏的托尼-帕克。 在这次进攻中衡量预球权分之变动的方法有很多，但最简单的方法是针对本次球权的个人进行比较。通过这个方法，从初始阶段的持球开始（0.97）到最后传给底角的伦纳德为止（1.75），帕克的一系列动作为本次进攻赢得了+0.78分。 在这个平行世界里，没有我们传统的统计数据，只有预球权分，帕克终于在这次进攻中得到了一个可观的数字荣誉。而通过传统的“得分，篮板和助攻”数据，伦纳德是最终的赢家。各大网站的标题都是“科怀-伦纳德三分球绝杀骑士！”。 模型来源与基础 瑟沃尼和德阿莫尔去年开始建立了这个测量预球权分的模型。这个模型的原型是他们的“竞争风险模型”，该模型主要是运用生存分析（survival analysis）来鉴定多重死亡风险（multiple risks of death）和风险对时间的改变，瑟沃尼从中发现了适用于篮球领域的机会。他将“人类寿命的持续时间”变为“NBA的球权”，再将“造成死亡的多种因素”变为“球场上的各种事件”。 这种独特的篮球分析方法将成为这个月底在波士顿召开的“2014 MIT Sloan Sports 分析大会”上的主要讨论课题。 “我替换掉了‘死亡’，”瑟沃尼解释道“我们正在将‘风险’应用为球场上不同时间各种突发事件的概率。”他在一篇论文中提到，每场比赛的每个瞬间的模型评估都有两个关键值： 根据定义，每次球权的当前时刻预球权分是该情况下未来所有进攻选择其可能结果的加权平均值。计算该值需要一个能在给定的球员在场上的空间位置条件下，计算持球者下一步趋势的概率分布模型，我们以此来理解该次球权的发展趋势以及由它们当前状态所决定的发展可能性。我们把这个模型称为“球权模型”。根据马尔科夫猜想（他让概率论重新恢复为一门学科，学过概率论的都应该感谢他），球权模型让我们能够估计：（a）在特定情况下，特定球员将要做出相应决定的概率分布，以及（b）球员做出决定之后的预球权分的值。综合起来，我们就能知道一次球权在任意时刻的预球权分值，以及生成该值的攻方配置特性。 再举个例子，以下根据是上赛季马刺对雷霆的一场比赛建立的球权模型，我们来评估相应关键值。科怀-伦纳德在弧顶持球，模型分析了伦纳德的下一步进攻趋势，而预球权分的改变结果将在他做出特定动作后得出。
如果你问瑟沃尼这个项目最难的是哪个部分，他一定会毫不犹豫的指出——计算。他的答案对于这个朝着大数据时代的猛冲的各种数据分析方法都很有意义。说个数据，仅2012-13赛季，用于瑟沃尼论文里的SportVU数据就包括了8亿个球员位置坐标。别忘了，这个数据仅仅是从14个场馆中记录得到的——而如今，每个场馆都在记录数据。光这个项目数据库里的数据就达到了93GB。 为了从这个庞大的数据库中提取模型所需的数据，瑟沃尼和德阿莫尔启用了哈佛大学的超级计算机——奥德赛。而这台超级计算机还是花了超过500台电脑的马力以及2TB的存储空间才完成了这项分析。 相较过去几十年那些基本的加减乘除和简单的数据，这种新式分析是非常非常非常具有挑战性的，无论你从人力考虑还是从计算机性能方面考虑。NBA中有多少人知道什么是竞争风险模型？有多少NBA球队拥有这种超级计算机？又有多少人会操作超级计算机？我知道答案不一定是0，但一定无限接近于0。 实际应用 在2012-13赛季里，克里斯-保罗有着所有球员当中最高的“得分增加（points added）”，场均高达3.48分。这就是为什么，为什么联盟中那么多人把他称为NBA最好的控球后卫。帕克的排名同样很高，场均增加1.5分，他在球权达标的327个人中排名第20位。而里基-卢比奥则是最低的，场均负增加3.33分。“当我们提到保罗拥有最高的3.48分的得分增长”德阿莫尔解释说“我们是说他的球队场均都因为有他而增加3.48分，而不是一个普通平均水平的球员，每一次他接球根据场上形势作出判断都举足轻重。” “总的来说，球员要想（在这项统计上）得到高分，就需要提高——他们自己的投篮能力以及他们队友的水平，这样分数才高，”德阿莫尔继续说道“比方说，某个球员的投篮能力高出其他人一截（咳咳，比如德克的中距离），或者能很好的发挥队友的天赋（咳咳，比如阿伦的三分），那么这个球员的数据就是‘+’。但假如一个球员命中率惨淡，队友更愿意把球传给投篮更好的人，或是把球传给了错误的人（比如，卢比奥传给手腕有伤的乐福），那么这个球员的数据就是‘-’。” 卢比奥的“负增加”主要是因为他那不幸的投篮能力。相比联盟平均水平，他在各个区域的命中率都很不理想。就预球权分的替换差值（over replacement）而言，基本上你换任意类似的球员投同样的球，分值表现都会比他更高。出于这个原因，即使只算他不投篮时的增加值，其模型总评还是很低注3。
以下为注3中论文部分所引用一组对比，即预球权分增加（EPVA）最高和最低的两人。随机提取了他们某一段时间行动的预球权分（EPV）波动变化。 中间EPV处黑点为该球员的EPV，灰点为平均水平球员的EPV，中间左右两侧为传球（Pass1,2,3,4），命中（Made Shot），投失（Missed Shot）以及失误（Turnovers）的概率，深色为该球员在此情况下的相应概率，浅色为平均水平球员在此情况下的相应概率。
如上图所示为克里斯-保罗在一次三分线持球开始，到突破至篮下结束的EPV变化，我们将其与平均水平球员在同等条件下做同种动作的EPV进行对比。初始时刻，保罗三分线外持球，他的各种动作趋势并不明显，但他的EPV（0.96）略低于平均水平（1.0）（译者认为此处要考虑保罗该点的三分球命中率以及他选择突破或传球的趋势（造成EPV波动），因此略低）；而终止时刻，保罗已成功杀入篮下，由于其篮下命中的可能性极高，当然不排除他篮下突分及失误的可能性，但从上图可以看出，此时保罗命中的概率最大，因此他的EPV飙升至1.58，而平均水平球员在此情况下的EPV则只有1.28。因此，本次进攻保罗的EPVA为1.58-1.0=0.58 这只是这一次的EPVA，而场均的就显然是超级计算机的工作了。
再来看里基-卢比奥的本次动作，他从篮筐的右侧持球开始，运球到篮筐左侧结束。运用上述方法进行对比。初始时刻，卢比奥篮下持球面对空篮，两位防守者在其身后，如上图，由于其篮下终结能力较差（投失概率最大），其EPV仅有0.81，而平均水平球员此时EPV高达1.58；随后他运球至篮筐左侧寻找机会（但传球概率也随之减少），防守者也补防到位，但由于其篮下终结能力较差（投失概率最大），其EPV还是仅有0.86，而平均水平球员也降到了0.92（有人补防等因素）。因此，本次进攻卢比奥的EPVA为：0.84-1.58=-0.74（此处原文为-0.66，译者看图许久也没看出来怎么算的）。 另外附上注3中论文的附录1——上赛季NBA球员的EPVA的正数前十和倒数前十，要说一句的是，当时仅有14个场馆安装了光学追踪摄像机，数据样本不完全，因此无法覆盖所有球员的每一场比赛，比如保罗和詹姆斯（排名正数第23）就只捕捉了他们某些客场的光学影像，分别为11场和17场。译者认为保罗第一是由于他的自主进攻能力，创造机会能力，以及队友把握机会能力都很强，而文中明确指出，卢比奥排名垫底则是与其全场无死角的低投篮命中率有关（神翻译来自@ scifihoop）。
尾声 预球权分项目的总体贡献我们还不得而知，它还处在一个幼儿期，绝不可能现在就能对篮球分析发起一场“革新”。但它最终将会为NBA开辟一条全新道路来分析球员表现。也许结果不尽其然，也许它的作用不在评估球员的真实价值，而在于为未来世界的篮球分析提供一种新的思维想法，新的计算能力，又或是新的理论基础。这几年来，我们总是在说要创造一种“先进数据”，可事实上我们却仅仅是对一些算法稍加精进而已。无论我们是否愿意，这种情况都要有所改变。不要误会我——每回合得分和PER值已经显著提升了篮球的分析能力。但是，未知的世界还很大，我们要做的是还很多。考虑到目前我们所获得的追踪数据浩如瀚海，我们迫切的需要找到一种类似的新型数据提取技术。 只可惜，最好的数据组已越来越难得到，而计算也变得越来越复杂，坐在家里就能进行这种数据分析的未来还是比较遥远。
(责任编辑：king)
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