NBA的数据分析主要包括以下几个方面：

球员基础数据

得分：反映球员在进攻端的效率和稳定性。

篮板：包括前场篮板和总篮板，反映球员在防守端和进攻端的控制能力。

助攻：显示球员的传球能力和视野。

抢断：衡量球员的防守积极性和敏捷性。

盖帽：体现球员的身高和弹跳能力，以及防守效果。

进阶数据

有效投篮命中率（eFG%）：考虑了投篮命中的情况，更准确地反映球员的投篮效率。

球员效率值（PER）：综合多项数据，评估球员的整体表现。

真实投篮命中率（TS%）：进一步剔除罚球因素，更纯粹地反映球员的投篮表现。

防守效率（Defensive Rating）：衡量球员在防守端的效率。

进攻效率（Offensive Rating）：衡量球员在进攻端的效率。

胜利贡献值（WS）：评估球员对球队胜利的贡献。

可替代价值（VORP）：衡量球员在场上的价值。

比赛情况

得分情况：包括每场比赛的得分、胜负等。

失误情况：反映球员在比赛中的失误频率。

抢断和封盖情况：展示球队在防守端的整体表现。

球队整体表现

胜率：衡量球队的整体胜率。

进攻和防守效率：评估球队在进攻和防守端的整体表现。

净效率：结合进攻和防守效率，衡量球队每100回合的净得分。

高阶数据

效率值（PER）：由ESPN专家约翰-霍林格提出，综合球员的多项数据，是评估球员最常用的一项综合指数。

进攻效率、防守效率、净效率：分别衡量球员和球队在进攻和防守端的效率。

其他数据分析

球员移动数据：如速度、跑动距离、触球次数等，反映球员在场上的活动情况。

比赛录像分析：收集球员的技术动作、战术执行等数据。

球员选拔与培养：通过数据分析评估新秀球员的潜力，为球队决策提供参考。

这些数据分析工具和方法帮助球队和分析师更全面地了解球员和球队的表现，从而制定更有效的战术和策略。