高阶数据通常指的是那些不是直接体现在统计数据栏中的信息，而是需要通过一定的计算或者分析才能得出的数据。这些数据往往能更深入地反映比赛或事件背后的情况，对于评价球员表现、改进产品和服务等方面具有重要意义。
高阶数据的例子：
真实命中率：考虑了三分出手和罚球出手，更真实地反映了球员的得分效率。
效率值（PER）：一个综合性的球员效率评价指标，考虑了得分、篮板、助攻、抢断、盖帽等多个方面。
胜利贡献值：评估球员对球队胜利的贡献程度。
助攻失误比：衡量球员传球的准确性和倾向性。
为什么使用高阶数据：
更全面的评价：高阶数据能够提供更全面的球员表现评价，不仅仅局限于表面的得分、篮板等数据。
预测能力：通过对历史高阶数据的分析，可以预测球员未来的表现或者球队未来的走势。
决策支持：在商业领域，如市场营销、资源分配等方面，高阶数据可以提供深入的洞察力，帮助做出更好的决策。
高阶数据与低阶数据的关系：
低阶数据：通常是直接体现在比赛统计中的数据，如得分、篮板、助攻等。
高阶数据：基于低阶数据，通过进一步的计算和分析得出，能够揭示更深层次的信息。
隐私问题：
在收集和使用高阶数据时，需要注意保护个人隐私，确保数据的匿名化和安全性。
希望这解答了您关于高阶数据的问题，