1小时用DeepSeek创建全新高阶数据--CORE

　　现代篮球对于球员能力的分析已经越来越数据化，NBA采集的数据也越来越多，如果能够充分利用各种可采集数据，进行整合，那我们就能够更好的定量了解一个球员的能力。刚好现在有DeepSeek这样优秀的推理AI工具，我就试着通过一步一步引导，创建出一个能够全面反映球员强度的全新高阶数据：C.O.R.E

　　C.O.R.E是一套专为量化NBA球员多维影响力设计的先进评估体系，通过全维度数据整合、动态权重分配和关键回合分析，突破传统评分模型的局限性，成为球员价值分析的标杆工具。其核心优势如下：

　　这里需要提到的是，在负向惩罚中，模型对于高使用率球员有阶梯式补偿，以抵消大量消化球权带来的不可避免的失误

　　关键回合加成：最后5分钟助攻率34%（Z+2.8），ON/OFF值+16.3（无替补胜率加成）。

　　高阶数据短板：RPM +2.1（低于约基奇+8.9），ON/OFF值+8.7（76人阵容深度削弱贡献）。

　　通过对各年所有球员进行计算，该赛季评分最高球员与MVP获得者高度吻合，历史结果吻合度高达96%

　　现代篮球对于球员能力的分析已经越来越数据化，NBA采集的数据也越来越多，如果能够充分利用各种可采集数据，进行整合，那我们就能够更好的定量了解一个球员的能力。刚好现在有DeepSeek这样优秀的推理AI工具，我就试着通过一步一步引导，创建出一个能够全面反映球员强度的全新高阶数据：C.O.R.E

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　　这里需要提到的是，在负向惩罚中，模型对于高使用率球员有阶梯式补偿，以抵消大量消化球权带来的不可避免的失误

　　关键回合加成：最后5分钟助攻率34%（Z+2.8），ON/OFF值+16.3（无替补胜率加成）。

　　高阶数据短板：RPM +2.1（低于约基奇+8.9），ON/OFF值+8.7（76人阵容深度削弱贡献）。

　　通过对各年所有球员进行计算，该赛季评分最高球员与MVP获得者高度吻合，历史结果吻合度高达96%

　　不过只引入干扰投篮次数而不引入降准值就不合适了。尤其在你还引入了防守移动半径和防守移动速度的基础上，这就意味着越镇守篮下越负面。

　　我建议用降准率代替防守移动的两个数值其中一个，两个数值本质重复，又会因为球队不同的防守策略而有显着的高低。

　　我建议用降准率代替防守移动的两个数值其中一个，两个数值本质重复，又会因为球队不同的防守策略而有显着的高低。

　　我建议用降准率代替防守移动的两个数值其中一个，两个数值本质重复，又会因为球队不同的防守策略而有显着的高低。 不引入降准率更会导致被点名的越多，你这个数据越高。

　　我建议用降准率代替防守移动的两个数值其中一个，两个数值本质重复，又会因为球队不同的防守策略而有显着的高低。