技术分析四要素

篮球数据四要素分析法介绍在大数据背景下通过数据分析体育比赛已经是球队的一个重要环节，尤其是美国作为一个体育大国和强国，其数据化分析比赛的系统已经相当完善。

文章通过介绍美国职业篮球比赛数据中的四要素，分析内容和计算公式来了解如今篮球数据分析的趋势，从而增加国内篮球数据分析的全面性，进一步提高我国篮球数据分析的水平。

标签：篮球数据;四要素分析法;命中率篮球的数据统计是球队教练、球员和篮球爱好者非常重视的一个部分，也是了解球队、球员的整体状态和水平发挥的一个重要参照。

如今的信息技术非常发达，比赛的数据统计也非常全面，网站中常用的数据有每场比赛的上场时间、命中次数、出手次数、命中率、三分球命中数、三分球命中率、二分球命中数、二分球命中率、罚中次数、罚球出手数、罚球命中率、总篮板、助攻、抢断、盖帽、失误、犯规和得分。

这些都是了解球队和队员发挥的简单数据。

复杂的数据有平均移动距离、扣篮命中率、上篮命中率、三分正面命中率。

这些数据不仅需要统计自己的球队和队员，还要统计限制对手的数据。

这些都是比较直观的数据，那么有些数据的计算就比较复杂，但是这恰恰是隐藏在数据表面下的球队和球员的重要表现。

下面来介绍一下数据四要素，这四要素包括EFG、TOV、ORB、FT/FGA，同时，说一说四要素的具体内容和其重要性。

第一个因素是EFG（effective field goal percentage）有效命中率，计算公式是EFG=（投篮命中数+0.5×三分球命中数）÷总投篮次数。

许多教练和球员目前通过他们的投篮命中率来评价投篮水平。

假设在金州勇士队和克利夫兰骑士队的比赛中，勇士队的投篮命中率是100中45（45%），骑士队的投篮命中率是100中50（50%），给人的第一印象是骑士队的命中率比勇士队好，但是如果勇士队的三分球命中率是20投15中，而骑士队的三分球命中率是5投1中，那么同样是100次投篮，最终结果是勇士队105比101获胜。

生命科学研究的四要素前言生命科学是一门研究生物体的起源、结构、功能和演化的学科。

生命科学的研究主要依靠一系列的要素来支撑和推动。

本文将深入探讨生命科学研究的四个重要要素：理论基础、实践技术、数据处理和伦理规范。

通过详细分析每个要素的意义和作用，我们将更好地理解生命科学研究的本质和方法。

理论基础理论基础是生命科学研究的核心。

在生命科学中，理论基础包括生物学、生物化学、遗传学等学科的基本概念和原理。

它提供了我们对生命现象的认识框架和解释工具。

没有坚实的理论基础，我们将无法理解生物体的组成和功能。

•生物学：生物学是研究生物体的结构、功能和演化的学科。

它包括细胞生物学、分子生物学、遗传学等分支学科。

了解生物学的基本原理，可以帮助我们理解生物体内部结构和功能的组织原理。

•生物化学：生物化学是研究生命现象的化学基础的学科。

它涉及到生物分子的组成、结构、功能和相互作用。

通过生物化学的研究，我们可以深入了解生物体内各种化学反应和代谢途径的机制。

•遗传学：遗传学是研究基因传播、表达和变异的学科。

它涉及到遗传信息的传递和遗传变异的原因与后果。

遗传学的发展使我们能够深入探索生物体的遗传机制和个体间的遗传差异。

理论基础为生命科学的研究提供了坚实的基础和指导，但也面临着不断更新和拓展的挑战。

实践技术实践技术是生命科学研究的重要支撑。

随着科技的发展，生命科学研究涌现出了一系列先进的技术手段和实验工具。

这些技术手段和工具的使用，极大地提高了实验效率和研究水平。

•基因测序技术：基因测序技术是生命科学研究中最具代表性的技术之一。

它通过将DNA或RNA的序列解读出来，揭示了生物体的基因组组成和表达信息。

基因测序的发展，使我们能够深入了解基因的结构、功能和演化。

•蛋白质组学技术：蛋白质组学技术是研究生物体蛋白质组成和功能的技术。

通过蛋白质组学技术，我们可以全面了解蛋白质的种类和数量，揭示蛋白质之间的相互作用和调控机制。

•基因编辑技术：基因编辑技术使得我们能够精确地修改生物体的基因组。

四要素模型分析卡联案例模式介绍1.四个基本要素四要素教学设计模式也称4C/ID模式。

由麦里恩博尔教授提出，该模型包含四个要素：学习任务、支持性信息、即时性信息（程序性信息）、部分任务练习。

4C/ID模型主要针对复杂性学习的整体性教学设计，强调复杂学习的结果大于部分学习的总和，多出来的学习部分是统筹协调各个部分的学习能力，其中复杂学习可从客观主义和建构主义的认识论与社会和心理学进行解释。

在上述的四个要素中：支持性信息是为了非重复性技能而提供的，涉及“理论”知识，包含心理模式和认知策略等等。

即时性信息主要为了支持重复性技能而“随呼随到”。

正因为它提供的是一些操作规则和方式等信息，所以又可以称为程序性信息。

学习任务是整个4C/ID模型的核心，具有整体性、复杂性、真实性等特点。

整体性意味着，与传统的分而习之的学习任务不同，它必须是一个整体。

复杂性是指任务不是简单的动作，或者简单的技能，态度习得，相反它需要统筹与协调好动作、技能以及态度及其它们之间的关系。

真实性指的是学习任务应该真实存在的，或者说最大化接近现实，且是有意义的。

要素部分任务练习，它主要针对那些重复性技能，通过加强练习而达到自动化。

在迁移的过程中，因为自动化特点而无需太多的操控意识。

2.4C/ID模式基本理论对复杂学习教学设计的启示①教学设计的整体性思维4C/ID 模式给教学设计提供了一种整体性的思维模式，这是对传统教学设计模式的一种革新，它给教学设计者提供了一种新的设计思路。

4C/ID模式认为教学不再是关注个体单方面的技能发展，而且全面的发展。

4C/ID模式把学习任务看成是一个整体性的任务，有利于知识技能的深度融合。

②真实情境下解决问题的能力4C/ID 模式倡导真实情境下解决问题的能力，在国外主要用来做应用性研究，而国内大多停留在对模式的理论分析上，国内对实践性的研究还比较少，所以4C/ID模式对这方面的问题解决具有一定的指导作用。

③学习过程中的策略性帮助4C/ID模式包含着一定的技术要素，将技术嵌入到教学设计中，很多实践中的问题都可以通过技术来辅助解决，这也是教学设计的发展趋势，特别是对于复杂学习的教学设计。

投资分析简介本文所指的投资分析是指以K线图形作为其价格表述的诸如股票、期货、现货、外汇等金融类投资品种的投资分析。

通常情况下按照分析所参照的数据材料不同，投资分析分为基本面分析、技术面分析两大类型。

其中基本面分析是从投资标的供需度来对其未来的价格走势做出预判，通常我们把有利于投资标的价格上涨的因素统称为利多，有利于投资标的价格下跌的因素统称为利空；其中技术面分析是从标识投资标的以往价格走势的图形图标来分析当期投资标的价格所处的趋势，进而对其未来的价格走势做出预判，一般情况下分为上涨趋势、震荡趋势和下跌趋势，上涨趋势通常称为多头趋势，下跌趋势通常称为空头趋势，所以一般把看涨的投资者称之为多头，把看跌的投资者称之为空头。

以上是两大分析流派基本介绍，下面我们来对两大分析流派做一下进一步的展开。

一、基本面分析如果是期货、现货、外汇等商品类投资的话，其基本面分析相对简单。

通过分析影响投资标的的供给因素和需求因素，经过简单的数据模型比对和计算，就可以对于短期价格涨跌做出分析和预判。

一般最直观的就是诸如汇通网、东方财富网、金十数据、和讯、新浪财经、华尔街日报等网站发布的最新财经数据来分析，数据利多则价格大多上涨，数据利空则价格大多下跌，越是重磅的数据对于行情的影响就越大也越持久，反之亦然。

对于诸如原油类、贵金属类而言，影响较大的数据有美联储议息、欧洲央行议息、日本议息、中国议息、美国非农业就业数据、小非农ADP就业数据、美国CPI数据，原油及天然气库存（该数据对仅对原油类影响较大）周初请失业金人数、美国GDP数据、中国GDP数据等，还可以从几个主要产能国的产能动向和进口国的需求动向来预估。

如果是股票投资的话，则相对而言比较复杂。

首先要从国内外宏观经济形势对于A股的大盘做出多头市场安全边际的预估（因为对于A股大部分股民而言，只有低位买入高位卖出的做多方式才能盈利），若大环境较为稳定接下来就需要筛选个股，需要从近三千只个股里挑选行业及企业成长性较高的，未来业绩较好的个股进行投资。

资金流向指标资金流向的算法各大软件厂商都不一样，但大都以鹰眼个股智能跟踪系统资金流向的算法为核心，进行参数调整而开发出来。

资金流向(money flow)在国际上是一个成熟的技术指标。

其计算方法很简单，举例说明：在9:50这一分钟里，某一板块指数较前一分钟是上涨的，则将9:50这一分钟的成交额计作资金流入，反之则计作资金流出，若指数与前一分钟相比没有发生变化，则不计入。

每分钟计算一次，每天加总统计一次，流入资金与流出资金的差额就是该板块当天的资金净流入。

计算方法资金流向的算法各大软件厂商都不一样，但大都以鹰眼个股智能跟踪系统资金流向的算法为核心，进行参数调整而开发出来。

核心公式如下，仅供参考。

流通:=AMOUNT/VOL;PJJ:=DMA((HIGH+LOW+CLOSE*2)/4,0.9);JJ:=REF(EMA(PJJ,3),1);QJJ:=VOL/((HIGH-LOW)*2-ABS(CLOSE-OPEN));XVL:=(IF(CLOSE>OPEN,QJJ*(HIGH-LOW),IF(CLOSE<OPEN,QJJ*(HIGH-OPEN+CLOSE-LOW) ,VOL/2))+IF(CLOSE>OPEN,0-QJJ*(HIGH-CLOSE+OPEN-LOW),IF(CLOSE<OPEN,0-QJJ*(HIGH-LO W),0-VOL/2))); ZLL:=VOL/CAPITAL;HSL1:=IF(ZLL>10,10,ZLL);HSL:=(XVL/20)/1.15;攻击流量:=((HSL*0.55+(REF(HSL,1)*0.33))+(REF(HSL,2)*0.22));STICKLINE(HSL*0.4>=0,HSL*0.4*1.5,0,1,0),COLOR808080;STICKLINE(HSL*0.4<0,HSL*0.4*1.5,0,1,0),COLOR808080;GJJ:=EMA(攻击流量,8);LLJX:=EMA(攻击流量,3);资金流量:LLJX,LINETHICK0,COLOR0000FF;STICKLINE(资金流量>0,资金流量,0,3,0),COLOR0000FF;STICKLINE(资金流量<0,资金流量,0,3,0),COLORFF0000;流量基线:GJJ,COLOR00FFFF;ZJLL:=REF(LLJX,1);QZJJ:=((LLJX-ZJLL)/ZJLL)*100;流量增幅%:IF(LLJX>0 AND ZJLL<0,ABS(QZJJ),IF(LLJX<0 AND ZJLL<0 AND LLJX<ZJLL,-QZJJ,QZJJ)),LINETHICK0;力度:HSL/1000,LINETHICK0;周流量:SUM(LLJX,5),LINETHICK0;BB:=REF(周流量,1);ZQZJJ:=((周流量-BB)/BB)*100;周增幅%:IF(周流量>0 AND BB<0,ABS(ZQZJJ),IF(周流量<0 AND BB<0 AND 周流量<BB,-ZQZJJ,ZQZJJ)),COLORDDD159,LINETHICK0;0,COLORLICYAN;效用分析实证研究表明,由日内高频交易数据统计得到的资金流向(Money Flow)指标,对于个股的选择是具有一定意义的。