十大足球直播推荐从今天开始，我们将进入狂欢和吐嘈环节。
我将根据确定的30多项等级数据，包括球迷投票选出的等级数据，逐项解读计分规则、数据统计、计分，再列出球员和排名。
首先还是公布剩下的两项测评投票结果。
1.助攻王应为几级数据：
二级数据27票，三级数据42票，在统计中助攻王将按三级数据计分。
2.全明星票王是否应纳入等级数据库？
应列入，31票，不应列入，54票，全明星票王不作为数据库数据。
现在，我们进入相对复杂的规则解读、测算、统计过程。
1.球员在NBA总冠军球队中的价值计算
这是所有分值测算中最复杂的部分，需要考量的因素极多。
在写这个帖子之前，有熟悉的资深球迷就提醒过我，说想看我怎么运用NBA总冠军的分值。
这是一个仁者见仁、智者见智的领域，不存在谁对谁错，也不存在谁合理、谁不合理，个人认为，只要数据运用在评价体系里是合理的，那这个数据就是好用的。
关于这个问题，我思考的时间非常长，大概从写《迈克尔-乔丹封神之路》夺冠开始，就开始想应该怎么解这个问题。
运用NBA总冠军，将总冠军变成数据统计入NBA球员历史排名的测评体系中，首先需要了解NBA球队的发展历史。
NBA（美国篮球职业联赛）成立之初叫美国篮球协会，Basketball Association of America，简称BAA，创办于1946年，首年11支球队，刚刚创业，各支球队都面临着生存问题，到1950年，大家感觉很难混下去了，需要重组，于是更名为NBA，在更名这一年，球队激增到17支。打了一年，再次亏损，球队再次降到11支。此后，球队数量逐年减少，毕竟体育运动再高尚，也需要解决球员的生存问题，一名球员如果解决不了一家老婆孩子的生存问题，天天跑去打篮球健身，那就叫不务正业。
到1955年，巴尔的摩子弹队撑不下去了，宣布解散，原本只有9支球队苦苦支撑的NBA变成了8支。
就在这个时期，凯尔特人在拉塞尔的率领下，开始了11冠征程。
到了1966-1967赛季，其他球队已经陪太子凯尔特人读了十几年的书了，终于有旁观者不忍直视，成立了一个新组织ABA，American Basketball Association，变换了BAA的字母顺序，开始与NBA分庭抗礼。
两家体育协会的球队数量都不少，各有9-10支，这说明篮球这项运动已经开始得到越来越多人的认可，普及度已大大提高。
这一过程一直持续到1975-1976赛季，ABA经营不善，不得不与NBA合并，NBA统一大业完成。
从1976-1977赛季开始，两个协会合并的NBA球队激增到21支。
这是一个非常明显的从量变到质变的过程。
原来八分之一或十几分之一的夺冠概率一下子变成了二十几分之一，从掷骰子赢钱变成了刮刮 乐中奖，所有球队都极不适应，在此后整整十几年时间中，没有任何一支球队在大一统的NBA中完成过卫冕，统一后的NBA总冠军含金量一下子变得极高。
到90年代，随着乔丹声名鹊起，NBA球队盈利稳定，球队数量也开始慢慢稳定下来。
到乔丹夺冠的1991年，NBA球队增加到27支。
到乔丹夺冠的1996年，NBA球队增加到29支。
目前，NBA球队稳定在30支。
拉塞尔时期夺得总冠军的难度和乔丹时代夺取总冠军的难度相当吗？
很显然，二者的含金量不可同日而语。
同时，ABA时期的总冠军，比如J博士拿下的两个ABA总冠军，我们需要承认，但全盘接受，不要说和乔丹时代的总冠军相比，就是和70年代初没有完成统一前的NBA相比，含金量的成色也明显不足。
所以，对NBA总冠军划分时期，采用加权系数，是折算总冠军必须要走的第一步。
此前，球迷已经将各类数据的等级分值投票选出来了，根据数据等级，我采用的是二分法。
1976年及以前的总冠军，参加球队不满20支，按二类数据计值，起平分18分，包括BAA、ABA时期的总冠军。
自1977年开始的总冠军按一类数据计值，球队数量从21支-30支，起平分25分，部分特别年份不作特别测算，参照一类计值，如特殊的1999年和2020年。
球队总冠军的分值计算方法确定了，下面才是重点：
一支NBA总冠军队伍一名球员的分值如何确定才是合理的？
芝加哥公牛队夺得1996年NBA总冠军，哈珀、乔丹、皮蓬、罗德曼、朗利、库克奇、科尔只要统计到的，统统按一类数值，各25分，够不够合理？
主力得25分？替补也得25分？
如果按这样的计算方法，整个赛季出场1次，7分钟，中心工作就是陪着罗德曼聊天解闷的杰克-哈利也可以得25分。
历史经验告诉我们，如果总冠军搞平均主义大锅饭，一样激不起球员的积极性。
下面有请伟大的中国人民出场来创造性地解决这个问题。
小岗村农户说，实行分田到户，搞家庭联产承包责任制，实现按劳分配，就可以解决平均主义大锅饭问题。
首先，我们需要知道这锅饭有多少，只要你是HR或者HRM，这其实很好解决。
按岗位设置分值，篮球比赛1-5号位，5个位置。一个总冠军，由五个岗位的球员共同努力夺取的，在五个位置上，位置同等重要，只有号位不同，没有先后之分。
任何一名球员在岗位上表现出色，他都可能拿到一类数据总冠军他这个岗位的满分，即25分，5个岗位的25分，就是125分。
如果皮蓬工作不够努力，只愿意出一半的力，剩下的都让库科奇干，那他只能拿12.5分，剩下的分都由努力干活的库科奇拿。
政治经济学告诉我们，按劳分配，就是最科学的分配方法，多劳多得，少劳少得，不劳不得，乔丹如果不干活，他就活该得零分。
一级荣誉总冠军的数值125分被汇总到了一口锅里，但最头疼的问题随即出现了，每个人的碗里该盛多少，才能体现按劳分配呢？
在很长一段时间里，我对这个问题一直不得其解。某天我迷上了NBA高阶数据，无意间发现一项高阶数据，解了。
什么是高阶数据？高阶数据就是前章中提到的效率值、使用率等加权数值，功能不同，作用不同，副作用也不同。
完美解决总冠军平均分配大锅饭问题的高阶数据是胜利贡献值（WS）。
胜利贡献值是测算NBA常规赛中一支球队的球员对球队常规赛胜利贡献多少的数值。
胜利贡献值=进攻胜利贡献值 防守胜利贡献值。
例如：2015-16赛季，勇士常规赛72胜，库里的胜利贡献值是17.2，格林为11.1，汤普森为8.0，再将其他所有球员的胜利贡献值累加到一块，总数据约为72场。
作为高阶数据，胜利贡献值也是NBA各项直接数据的集成再运算，因此，它不可能应用到所有决定比赛胜负的因素，这就意味着它一定会存在误差。
那这个误差有多大呢？翻看各个大神分析WS的帖子，结果相当感人，最大误差约在2-3场之间。对NBA总冠军来说，这样的数据，几乎可以忽略不计。
这样，所有的问题看上去都迎刃而解，需要的只是理论与实际相结合，验证一下它是不是符合真实场景就欧了。
我找了三支具有典型特点的球队来验证结果。
1985-86赛季NBA总冠军的凯尔特人，历史公认的超级球队、1988-89赛季NBA总冠军底特律活塞，历史上实力最均衡的球队、1995-96赛季NBA总冠军芝加哥公牛，NBA历史上最强大的超级球队。
1985-86赛季凯尔特人67胜，伯德MVP、FMVP、一阵，麦克海尔一防，丹尼斯-约翰逊二防，沃顿最佳第六人，NBA总冠军按一级荣誉125分计值，看首发五人和最佳第六人根据WS值测算出来的总冠军加权分值（取整数位）：
拉里伯德WS15.8，总冠军分值29
麦克海尔WS11，总冠军加权分值21
帕里什WS9.2，总冠军加权分值17
丹尼斯-约翰逊WS6.7，总冠军加权分值9
丹尼-安吉WS6.8，总冠军加权分值13
比尔-沃顿WS5.0，总冠军加权分值9
所有球员中，只有伯德高于岗位基础值25，其他球员均未达到岗位基础值，他们的分值被谁抢去了？
被伯德和替补球员瓜分掉了。
测算出来的数值基本符合按劳分配要求，有没有让你眼前一亮？
我们再来对比另一支超级球队1995-96赛季的芝加哥公牛，当年的历史第一胜绩72胜，乔丹MVP、FMVP、AMVP，一阵一防得分王，皮蓬一阵一防，罗德曼，篮板王，一防，库克奇最佳第六人，NBA总冠军按一级荣誉125分，看首发五人和最佳第六人根据WS值测算出来的总冠军加权分值（取整数位）：
乔丹WS20.4，总冠军加权分值35
皮蓬WS12.3，总冠军加权分值21
罗德曼WS6.2，总冠军加权分值11
哈珀WS6.3，总冠军加权分值11
卢克-朗利WS3.5，总冠军加权分值6
库克奇WS10.1，总冠军加权分值18
乔丹明显高出岗位基础数据值很多，皮蓬打出了接近于岗位基础值的数据，说明皮蓬同样值得信赖。
再看另一支各条线实力较为平均的球队，1989-90赛季的底特律活塞。活塞在最近的三个赛季中均能够办挺公牛和乔丹，最大的优势就是各条线实力均衡，板凳阵容极深，没有短板，除了乔丹他们没法对付，其他各条战线，他们随便对付，当赛季活塞63胜。
阿德里安-丹特利WS7.4，总冠军加权分值15
刺客托马斯WS7.0，总冠军加权分值14
乔-杜马斯WS7.0，总冠军加权分值14
马克-阿奎利WS5.3，总冠军加权分值11
丹尼斯-罗德曼WS8.1，总冠军加权分值16
微波炉维尼-约翰逊WS5.9，总冠军加权分值12
比尔-兰比尔WS9.0，总冠军加权分值18
里克-马洪WS4.6，总冠军加权分值9
这里还不包括约翰-塞利和詹姆斯-爱德华兹。
看到这8个人的数值分布，你就该明白为什么这几年活塞战绩彪炳却一直拿不到MVP，却能够将乔丹和公牛整得生不如死了吧？
1988-89赛季，乔丹的WS19.8,如果这一年乔丹夺得总冠军，他的加权分值将高达53。
下一章，我们将根据测算模式，测算出总冠军球队中主要球员的加权分值，你们想了解的公牛王朝中乔丹、皮蓬、罗德曼的加权分，湖人王朝中奥尼尔和科比的加权值，以及根据这个加权值测算出来的NBA球员在总冠军中的加分排名，我们都将一一陈述，敬请期待。
点赞 分享 关注——相信我，讨论的人越多，这个话题就越有价值。@NBA
