一项研究发现，雇佣更多分析人员并在数据分析上投入更多的NBA球队，往往会获胜更多场次。
如果你这个月填写了三月疯狂的支票，你可能在每场大学比赛中面临同样的问题：哪个队伍具有优势？是球队在常规赛中的记录？还是队员之间的化学反应？也许是教练团队的经验或是一名顶级得分手的关注度。
所有这些因素都在一定程度上影响球队的晋级机会。但根据麻省理工学院研究人员的一项新研究，有一个成员始终能够提升球队表现：数据分析师。
这项新研究本月发布在《体育经济学杂志》中，量化了篮球分析投资对球队表现的影响。研究的作者特别关注职业篮球，并比较了每支NBA球队在数据分析上的投资与球队在12个赛季中的胜利记录。他们发现，确实，雇佣更多分析人员并在数据分析上做更多投资的球队，往往赢得更多比赛。
尽管考虑了其他因素，例如球队的薪水、球员之间的经验和化学反应、教练团队的一致性以及每个赛季的球员伤病，分析部门的人数对球队胜利仍具有积极且统计显著的影响。即使有这些影响，研究人员发现，球队的数据分析深度仍旧是球队胜利的一致预测因素。
更重要的是，他们能够量化篮球分析的价值，基于其对球队胜利的影响。他们发现，每增加四分之五的数据分析师，球队在一个赛季中会额外获得一次胜利。有趣的是，球队也可以通过将薪水增加960万美元来获得额外一次胜利。这样理解一下就是，一名数据分析师的影响至少值900万美元。
“我不知道有哪个分析师的薪水是900万美元，”研究作者亨利·王（Henry Wang）说，他是麻省理工学院体育实验室的研究生。“球员的价值与分析的价值之间仍然存在差距。”
虽然这项研究重点关注职业篮球，研究人员表示，发现的结果在NBA之外也是相关的。他们推测，利用数据分析的大学球队可能比不使用的球队有优势。（三月疯狂的粉丝请注意。）同样，体育运动及其他竞争领域也可能有相似情况。
“这篇论文不仅在体育上很有价值，而且在其他领域也涉及到这样的问题：大数据分析的实际影响是什么？” 共同作者、麻省理工学院数据、系统与社会研究所（IDSS）2025年博士毕业生阿纳布·萨克尔（Arnab Sarker）教授说。“体育是分析的一块非常良好的受控环境。但我们也很感兴趣，这些影响在一般的组织表现中到什么程度。”
该研究还由麻省理工学院机械工程的帕帕拉多教授安妮特·“佩科”·霍索伊（Anette “Peko” Hosoi）共同撰写。
数据回报
在体育界，数据分析师的数量和作用近年来不断增长。2011年，基于迈克尔·刘易斯（Michael Lewis）2003年写的《金球奖：赢得不公平游戏的艺术》一书，关于2002年奥克兰运动家的电影《点球成金》使得体育分析在使用数据和统计数据来改善球队表现方面广为人知。
自那时以来，数据分析已经扩展到许多其他体育，以利用当今各种快速变化的数据、测量和统计信息。 在篮球中，分析师可以承担许多角色，利用数据优化球员健康并尽量减少受伤风险，同时预测球员表现以帮助选秀选择、自由球员引进和合同谈判。
数据分析师的工作还会影响比赛中的战略。例如，在过去的十年里，NBA球队明智地选择转向投射更远的三分球，因为费城76人篮球运营总裁达里尔·莫雷（Daryl Morey）确定，从统计上看，投射更多的三分球能够赢得更多比赛。如今，30支NBA球队每队至少雇佣一名篮球分析人员。然而，尽管数据分析师的工作完全基于数据，但关于分析师自身影响的数据却不多。
“球队和联赛在采用分析工具上花费了数百万美元，却没有真正的投资回报感，”王指出。
数字价值
麻省理工学院的研究人员在其新研究中旨在量化NBA团队分析师的影响，主要聚焦于赢得比赛。为此，他们参考了主要的体育数据来源，例如ESPN.com和NBAstuffer.com，这是一家承载大量NBA比赛和球队数据的网站，包括雇佣的篮球分析人员，其管理者根据公开可用数据汇编，例如官方球队新闻稿、员工名录、LinkedIn和X的资料以及新闻和行业报告等。
在这项新研究中，王和他的同事收集了2009年至2023年间每支NBA球队的数据，其中2009年是NBAstuffer.com开始收集球队数据的年份。在这一时期每赛季，他们记录了“分析师人数”，即每支球队雇佣的篮球运营分析人员的数量。他们将分析师定义为数据分析员、软件工程师、运动科学家、研究主任及其他技术职位，但也包括那些并非正式分析师但在篮球分析界非常活跃的工作人员。一般来说，他们发现2009年时NBA共有10名数据分析师。而到2023年，这一数字激增至132人，不同球队雇佣的分析师数量各不相同。
“我们试图测量的是球队在篮球分析上的投资水平，”王解释道。“最好的指标是如果每支球队告诉我们他们每年在研发、数据基础设施和分析师上花了多少钱。但他们是不会这样做的。因此，人数是下一个最佳指标。”
除了分析师人数，研究人员还汇总了其他影响胜利的变量数据，例如薪水（薪水较高的球队能赢得更多比赛吗？）、球员经验（老将较多的球队能赢得更多比赛吗？）、稳定教练（新教练是否会改变球队的胜利记录？）以及赛季伤病（球队的伤病如何影响胜利？）。研究人员还记录了“背靠背客场旅行”，即球队必须连续进行客场比赛的次数（持续旅行的疲劳是否影响胜利？）。
研究人员将所有这些数据代入“双向固定效应”模型，以估计每个变量对球队在一个赛季中能赢得额外比赛的相对影响。
“该模型会学习所有这些影响，因此我们可以看到，例如，分析师与薪水之间的权衡是如何影响胜利总数的，”王解释道。
他们发现，分析师人数较多的球队往往获胜更多场次，这并不完全让人感到意外。
“我们仍然处于分析师被低估的阶段，”王表示。“在分析师人数和胜利之间可能确实存在一个最佳点。你不能雇佣100名分析师期待下个赛季取得82胜0负。但目前很多球队的分析师人数仍低于那个最佳点，而分析学所提供的竞争优势尚未得到充分利用。”
