高阶数据是指 相对于基础数据，需要经过加工和进一步分析的数据。这些数据通常不容易直接从比赛或统计中观察到，需要通过计算得出，并且能够提供更为深入和全面的洞察。高阶数据在体育分析中尤为重要，因为它们可以帮助分析师和球迷更全面地理解球员和比赛的表现。
真实命中率（TS%）：
真实命中率考虑了球员的投篮命中率和罚球命中率，是评估球员得分效率的一个重要指标。公式如下：
$$
TS\% = 100\% \times \frac{PTS}{2 \times （FGA + 0.44 \times FTA）}
$$
其中，PTS是全场得分，FGA是运动战出手次数，FTA是罚球出手次数。
效率值（PER）：
效率值是约翰·霍林格（John Hollinger）发明的一个综合评分系统，用于评估球员的整体表现。它结合了得分、篮板、助攻、抢断、盖帽等数据，并通过加权平均得出一个单一的数字来表示球员的效率。
胜利贡献值：
这是一个衡量球员对球队胜利贡献的指标，通常通过分析球员在场上的表现和比赛结果来计算。
出场效率（EFF）：
出场效率是衡量球员在场上的表现的一个综合指标，计算公式如下：
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EFF = （PTS + TREB + AST + STL + BLK） - （FGA - FGM） - （FTA - FTM） - TO
$$
其中，PTS是得分，TREB是篮板，AST是助攻，STL是抢断，BLK是盖帽，FGA是运动战出手次数，FGM是运动战命中次数，FTA是罚球出手次数，FTM是罚球命中次数，TO是失误。
助攻失误比：
这是一个衡量球员传球准确性的指标，计算公式为总助攻数量除以总失误数量。
高阶数据的应用非常广泛，尤其是在体育数据分析领域。通过这些数据，分析师可以更准确地评估球员的表现，发现潜在的问题，并为球队的管理和战术调整提供科学依据。对于球迷来说，高阶数据也能帮助他们更深入地理解比赛，欣赏球员的真实实力。