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1. 高阶数据的

高阶数据是指在篮球比赛中使用统计数据和数学模型来分析球员和球队表现的数据。它不仅包括基本数据，如得分、篮板和助攻，还包括更复杂的统计指标和计算公式。高阶数据可以帮助球迷和球队更全面地了解球员的表现，并进行比较和评估。

2. GmSc效率值

GmSc效率值是最流行的高阶数据之一。它的计算公式比较简单，可以用来评估球员的综合表现。GmSc效率值的计算公式为：得分 0.4×投篮命中数 0.7×投篮出手数 0.4×罚球出手数 0.7×进攻篮板数 0.3×防守篮板数 抢断数 0.7×助攻数 0.7×盖帽数 0.4×失误数 犯规数。

3. 高阶数据的分类

高阶数据可以根据不同的流派进行分类。第一类是基础数据流，它包括得分、篮板和助攻等基本数据。第二类是正负值流，它使用球队在场时和不在场时的比分差来衡量球员的贡献。第三类是将基础数据和正负值数据进行融合，综合评估球员的表现。

4. CBA的高阶数据

从2017-2018赛季开始，CBA官方的数据服务商为联赛提供了多达370项的技术统计数据，其中包括球员效率值(PER)、正负值、球员产出值(GmSc)、真实命中率(TS%)、有效命中率(eFG%)等高阶数据。这些数据可以帮助球队和教练更好地分析球员和球队的表现，并进行战术调整和决策。

5. 其他重要的高阶数据

除了上述提到的GmSc效率值，还有其他一些重要的高阶数据，如：

5.1 PER效率值：PER是另一种衡量球员综合表现的高阶数据，与GmSc相似但有所区别，它将抢断和盖帽数据排除在外。

5.2 WS胜利贡献值：WS是Win Shares的缩写，它是根据球员对球队胜利的贡献来计算的高阶数据。

5.3 BPM正负值：BPM是Box Plus/Minus的缩写，它是根据球员每100个回合相对于联盟平均水平的表现来计算的高阶数据。

5.4 VORP：VORP是Value Over Replacement Player的缩写，它用来衡量球员相对于替补球员的价值。

6. 高阶数据的应用举例

最近的10场比赛中，勒布朗-詹姆斯场均36.2分钟，得到35.2分、9篮板和7.6助攻，GmSc达到28.3。这些高阶数据能够更准确地反映出他个人的表现。相比之下，2006年的连续10场比赛中，勒布朗-詹姆斯场均45分钟，得分更高，但GmSc仅为24.3。可见，高阶数据能够更全面地评估球员的表现。

高阶数据在篮球比赛中发挥着重要的作用，它们可以帮助球迷、球队和教练更好地了解球员和球队的表现，并进行比较和评估。GmSc效率值作为最流行的高阶数据之一，通过简单的公式可以评估球员的综合表现。还有其他重要的高阶数据，如PER、WS、BPM和VORP等。这些数据的应用可以提供更准确的分析和决策依据。