Scroll Top

Analitika u sportu i pokazatelji u košarci

Net rating

U savremenom sportu, analitika je postala neizostavan deo odlučivanja u mnogim timovima i organizacijama. U košarci, posebno na profesionalnom nivou, analitički alati i tehnike omogućuju timovima da bolje razumeju igru i igrače te time povećaju svoje šanse za pobedu. U ovom članku razmatramo neke od najvažnijih pokazatelja analitike u košarci i njihovu primenu u praksi.

Pojmovi analitike u sportu

Analitika u sportu odnosi se na korištenje matematičkih, statističkih i softverskih alata za prikupljanje, analizu i interpretaciju podataka o igri i igračima. U košarci, analitika uključuje različite pokazatelje poput statistika igrača, taktike timova, učinkovitost igre i performanse igrača. Analitički alati u sportu omogućuju trenerima, menadžerima i igračima da bolje razumeju svoje protivnike i razviju strategiju za pobedu.

Neki od važnih pokazatelja analitike u košarci su:

1. Procenat korišćenja

Procenat korišćenja (USG%) je mera koliko često igrač koristi posed lopte. USG% se izračunava kao odnos broja posedovanja lopte igrača i ukupnog broja posedovanja lopte njegove ekipe. Ovaj pokazatelj je važan jer pomaže u razumevanju uloge igrača u ekipi i može ukazati na potencijalne probleme u raspodeli posedovanja lopte.

2. Efektivni procenat šuta

Efektivni procenat šuta (eFG%) je pokazatelj efikasnosti šutiranja igrača koji uzima u obzir vrednost različitih vrsta šuteva. eFG% se izračunava kao odnos ukupnog broja poena koje je igrač postigao i broja pokušaja šuta, uzimajući u obzir vrednost različitih vrsta šuteva. Ovaj pokazatelj pomaže u razumevanju koliko je igrač efikasan u stvaranju poena za svoju ekipu, a posebno je koristan u poređenju igrača koji se razlikuju po vrsti šuteva koje koriste.

3. Rejting efikasnosti igrača

Rejting efikasnosti igrača (PER) je sveobuhvatni pokazatelj koji meri ukupnu efikasnost igrača u igri. PER uzima u obzir broj poena, skokova, asistencija, ukradenih lopti, blokada i ličnih grešaka igrača. Ovaj pokazatelj omogućava poređenje igrača različitih pozicija i uloga, a pomaže i u razumevanju uloge igrača u ekipi.

4.True shooting percentage

True shooting percentage (TSP) je pokazatelj koji se odnosi na učinkovitost šutiranja igrača. TSP se izračunava kao mera broja poena koje je igrač postigao i ukupnog broja pokušaja šuta. Ovaj pokazatelj uključuje i slobodna bacanja i šuteve za tri poena te tako pruža celokupnu sliku performansa igrača u napadu. TSP je vrlo važan pokazatelj u analizi igrača jer pomaže u razumevanju koliko su igrači učinkoviti u stvaranju poena za svoj tim.

5. Offensive rating

Offensive rating (ORtg) je mera uspeha tima u napadu. ORtg se izračunava kao broj poena koje tim postiže na 100 poseda lopte. ORtg uzima u obzir ne samo broj poena koje igrači postižu, već i koliko poseda lopte treba da se ti poeni postignu. ORtg omogućuje trenerima da razumeju koliko uspešno njihovi igrači u timu koriste svoje posede lopte u napadu te pomaže u razvoju strategije za poboljšanje uspeha u napadu.

6.Defensive rating

Defensive rating (DRtg) je pokazatelj uspeha tima u odbrani. DRtg se izračunava kao broj poena koje momčad primi na 100 poseda lopte.

7.Net rating

Net rating (NRtg) je mera koja se odnosi na razliku između ORtg i DRtg. NRtg pruža uvid u to koliko tim postiže poena više nego što prima na 100 poseda lopte. Visoka vrednost NRtg ukazuje na to da tim ima dobro razvijen napad i obranu te je u stanju da pobeđuje svoje protivnike.

pexels-wallace-chuck-3152045Da zaključimo u košarci, napredna analitika pruža vredne uvide koji mogu pomoći trenerima, igračima i menadžerima u donošenju odluka. Pokazatelji poput true shooting percentage, defensive rating, usage rate, effective field goal percentage i player efficiency rating omogućuju dublji uvid u individualne i timske performanse, kao i učinkovitost igrača u različitim situacijama na terenu. Korišćenje ovih i drugih pokazatelja analitike mogu pomoći u izradi strategija koje će povećati šanse za uspeh tima, smanjiti rizik od povreda i poboljšati performanse igrača.

Međutim, važno je napomenuti da napredna analitika ne bi trebala biti jedini faktor koji se uzima u obzir prilikom donošenja odluka. Treneri i menadžeri trebaju kombinovati analitičke podatke s tradicionalnim znanjima i iskustvom kako bi dobili celovitu sliku performansi i potencijala igrača.

Uzimajući u obzir sve navedeno, jasno je da je napredna analitika postala neizostavan deo košarke i da će njena primena samo nastaviti rasti u budućnosti. Korišćenje analitičkih podataka u košarci može pomoći u poboljšanju performansi igrača i tima, a takođe otvara vrata novim otkrićima i saznanjima o igri košarke.

Izvori:

  1. Chat GPT
  2. Gabe Knuth, Steve Ilardi, and Aaron Barzilai (2019). “The Importance of Advanced Analytics in Basketball.” Journal of Quantitative Analysis in Sports. 15(2): 81-93. DOI: 10.1515/jqas-2018-0087
  3. Kevin Pelton (2017). “NBA Analytics Glossary.” ESPN. Available at: http://www.espn.com/nba/story/_/id/11938486/nba-analytics-glossary.
  4. Joe Ward (2020). “The Top 10 Basketball Analytics Metrics Every Coach Should Use.” CoachTube. Available at: https://coachtube.com/article/the-top-10-basketball-analytics-metrics-every-coach-should-use.

 

Related Posts

Leave a comment