總冠軍賽期間，在Reddit的r/NBA版上看到
Owen Phillips發的這張經過數據處理的動態
GIF，看出所有球員在場上後仰跳投的出手位置，隨著賽季時間往現今推移，有諸多變化之處，不僅單單是數量成長了超過10倍，出手點也逐漸遠離籃框，甚至到現在三分線外任何位置的後仰出手都非常多。
在他的
Instagram上還有很多相當棒的圖，除了針對重點球星（Curry, KD, Kawhi等人都有）以數據做出手分析，還囊擴各種主題（投票分布、選秀結果討論），這些諸多NBA數據的來源，大多是來自於
nbastatR這個package。
(1) 安裝方式：使用devtools以github的repository下載，過程中會請你安裝或更新許多需要用到的包，像是常見的tidyverse、tibble、curl等等，如果一直有錯誤訊息沒辦法順利安裝，可能是R的版本問題，可以重新下載
R和
RStudio。（通常剛載完RStudio開啟後，會先跳出通知請你安裝devtools，若你沒有devtools這個package的話，要先安裝它。）
install.packages("devtools")
devtools::install_github("abresler/nbastatR")
**安裝的過程中，如果出現錯誤Error，可以看看是什麼問題。像我的console裡面寫著there is no package called 'rvest'，就去安裝rvest，然後再重新跑一遍就好，過程中停在 These packages have more recent versions available. Which would you like to update? 詢問你要不要更新，就輸入1選擇All更新全部就好（其中rlang務必更新）。
(2) 啟用nbastatR：import以後就可以開始，試著運用裡面的函數找尋資料囉！可以先看看
game_logs跑出來的tibble，觀察熟悉variables與data，還有它能代那些參數以後，再開始活用！
library("nbastatR")
game_logs(seasons = 2019, result_types = "team")
(3) 其他函數：除了範例中的這些以外，想要其他的數據資料的話，nbastatR這個Package裡面所有函數的相關描述都可以在開發者網站的
Reference看到：
http://asbcllc.com/nbastatR/reference/index.html#section-all-functions
drafts(draft_years = 2019)
metrics_leaders(seasons = 2019, metric = "pts")
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| 上圖為2019選秀結果，剛公布的資料也能非常快就查到！ |
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| 2019年得分排名，前三名正為今年度爭奪MVP的人選，Harden、PG、字母哥，最後由字母哥獲得獎項。 |
(4) 資料閱讀：透過閱讀資料與整理來掌握資訊，比方下面的例子，讓我了解NBA主要如何歸類籃球員的動作。
all19team <- teams_shots(all_active_teams=T,
seasons = 2019)
all19team %>% group_by(typeAction) %>%
count(typeAction) %>%
arrange(desc(n))
在這份即時更新的資料庫裡，將球員的出手動作（
typeAction）分成了主要的
46種， 比如
跳投（Jump Shot），就又再細分成
Floating、Driving Floating、Driving Floating Bank、Fadeaway、Turnaround、Turnaround Fadeaway Bank、Step Back、Step Back Bank、Running、Pullup、Running Pull-Up等各種跳投方式或組合，反映了依照場上敵方防守情形，進攻球員所反應出的進攻動作。
Floater 是比較順暢的投球，跟著腳步的節奏，運用跑動順勢出球，會有一個較大的弧度；
Runner 則是上一篇提到的騎馬射箭。通常前者的防守者較多，後者會有較大的空間出球，兩者的差異可以參考
這個影片教練的動作。
Pullup急停、
Turnaround轉身、
Fadeaway後仰跳投、Step back急停後跳（最後一刻往後踩一步拉開空間）。Driving是像在開車一樣帶球切入，可能會左右踩繞過防守者；相對地，Cutting則是空手切入，接到隊友傳來的球後隨即投籃。其他只要搭配出現Bank就是擦板球。
除了跳投，其他主動作還有
上籃（Layup）、
灌籃（Dunk）、
鉤射（Hook）。而上籃和灌籃這兩類之下，還有細分
Tip（指尖）、
Putback（補球）、
Alley Oop（空中接力）、
Reverse（反身背對籃框）等等搭配。此外，最特別的是
Finger Roll 運用指力造成球的旋轉上籃。
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| 2019 NBA例行賽的出手動作累積次數，排名前十。 |
大致知道怎麼抓取球員數據以後，這邊來實際操作一下，
透過dplyr篩選球員數據，ggplot來布置作圖，最後再以gganimate做動態呈現。
這邊以2019賽季的Kawhi當作主角，想比較他在例行賽跟季後賽的表現，看各節出手的球點有沒有什麼習慣，或命中率看起來特別高的位置？
(1) 篩選球員
teams_shots(teams = "Toronto Raptors",
seasons = 2019, season_types = "Playoffs")
首先取得隊伍出手數據（
team_shots），這裡的賽季（
season_types）分為熱身賽、例行賽、季後賽、全明星賽。我只選擇挑出例行賽與季後賽。接著filter出自己想要的球員（
namePlayer）。
(2) 依出手點作圖
ggplot(KLpo, aes(x=locationX, y=locationY, col=typeEvent,
size=sqrt(1/(minutesRemaining+1)))) +
geom_point(alpha=0.3)
描繪出手點（
locationX, locationY），這邊我的顏色是以有沒有進球（
typeEvent）來區分，大小是代表該節剩幾分鐘內的出手，越大的圓代表越接近該節尾聲。因為是位置關係，將各點以點圖的方式畫上去即可，設定一個透明度，才能比較明顯看出各點。
+ theme_bw() +
theme(legend.position = 'top',
legend.title=element_blank(),
axis.ticks.x=element_blank(),
axis.ticks.y=element_blank(),
axis.text.x=element_blank(),
axis.text.y=element_blank(),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, face="bold", colour="maroon"),
plot.caption = element_text(hjust = 1, face="italic")) +
labs(x="", y="", caption = "by Yun, love850together") +
ggtitle(label = "Kawhi Leonard", subtitle = "(2019 Playoffs)")+
guides(size=FALSE)
為了讓圖形比較簡潔好看一點，就改為
dark-on-light的theme_bw，除去標籤（labs）與XY軸刻度跟數字（ticks、text）、關閉解說（guides）、增加標題（ggtitle），調整解說（legend）位置、文字水平位置（hjust）。就此產生下面這兩張圖（上：例行賽；下：季後賽）：
(3) 動態呈現出手（依節次）
+ facet_wrap(~nameZone) +
transition_time(time = numberPeriod) +
labs(title = "Kawhi Leonard's FGA in Period: {round(frame_time)}") +
enter_fade() +
exit_shrink() +
ease_aes('circular-in-out')
這裡的幀數轉換以第幾節（
numberPeriod）為定位，要注意這裡time後面只吃數字或時間格式。標題依照當下的幀數來做調整（
{frame_time}），同步顯示目前是第幾節的出手狀況，我採用
round 將幀數四捨五入，搭配
circular-in-out 的速率變動模式，自己測試起來覺得效果很好。而我有小小用了facet_wrap來聚焦各位置的出手（
nameZone），如下：
從圖中，可以最明顯的看出季後賽的表現在場中區塊有明顯提升，紅色的點數覆蓋較多，而且在延長賽中關鍵時刻籃下是完全把握住的。Kawhi的左翼進攻次數相對於右翼較少，可以看出三分線上的大藍圈圈較多（例行賽特別多），尤其第四節以後，代表時間壓力或是敵方防守壓迫影響到外圍出手的命中率。而右翼在季後賽的第二節感覺都是比較熄火的狀態。不過整體而言命中率還是有所提升。
（從下圖網友做的圖，可以看出Kawhi在季後賽的表現有多瘋狂，因為一般來說季後賽由於針對主力球員的防守強度提升，導致FT下降是正常的，但Kawhi卻提升了許多，FMVP實至名歸。）
這張圖上的TS%代表
真實命中率（True Shooting Percentage），綜合考慮FG、3P和FT，算法是
TS% = Points／2*（FG Attempts + 0.44 * FT Attempts）
以球權的角度來看，每次球員拿到球出手進的話都基本上能獲得2分，而加罰進和三分球等同於多得的分數，會提高真實命中率。至於0.44怎麼算的，可以看看
這篇文章。而在nbastatR要看到球員們的單季數據可用bref_players_stats(seasons = 2019)查到。
關於gganimate的動態效果，其他ease_aes參數可以參閱
文件，如果日後想做暫停的感覺，stackoverflow也有網友提供
作法。
除了單一球員的分析，還有人運用nbastatR做出一些很棒的視覺化，像是
針對團隊看各隊伍在四節之中的進攻期就滿有趣的，還有
出手位置頻率分析以網格做出顏色深度，都值得去看且學習，下次再試試看把籃球場框線位置疊到資料下囉～
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