该模型调“高效产出”，鼓励球员减少低效进攻选择，提升攻防稳定性16。
- 正向加成：得分、篮板等直接体现球员值的统计项被累加；
- 向扣减：低效出手（投篮未中）、罚球失准及失误被视为效率损耗源1316。
例如，一名球员单场得到20分（8投6中）、10篮板、5助攻、2抢断、1盖帽，仅1次失误，其EFF计算为：
(20+10+5+2+1) - (2次投篮未中 + 0罚球未中 + 1失误) = 38 - 3 = 35（若仅一场则EFF=35）
EFF = [(得分 + 篮板 + 助攻 + 抢断 + 盖帽) - (投篮未中数 + 罚球未中数 + 失误)] / 出场次数
这一算赋予所有基础数据明确权重：
2. 战术值挖掘
EFF能揭示被传统数据忽视的球员值：
一、EFF的定义与计算逻辑
EFF的心理念是整合球员的正面贡献与损耗。其标准计算公式为：
二、EFF在NA及际赛场中的应用
1. 球员表现横向对比
EFF为跨位置球员比较提供统一标尺。例如2024年奥运会期间，勒布朗·詹姆斯凭借场均高效输出（接近三双且低失误），其EFF值领跑队，直观反映其心作用远超得分数据本身15。际篮联（FIA）同样采用类似EFF体系评估球员，印证其适用性。
- OffEff（进攻效率）：衡量百回合球队得分，关联球员对团队进攻的影响16；
- ORtg（进攻效率指数）：结合回合占有率和真实中率，评估得分效率质量16。
球探报告通常综合EFF、PER（球员效率值）、WS（胜利贡献值）等指标，构建多维球员。
NA EFF通过数学建模将复杂赛场表现压缩为可比较的数值，成为球员评估的重要工具。其固有局限性也推动着篮球数据分析向更精细、更语境化的方向发展。未来，结合追踪技术（如SportVU）的“真实效率值”或将成为下一代评估体系的心，但EFF作为初代高阶指标的奠基值不可替代。
- 保守倾向：为减少失误和打铁，球员可能减少关键传球或高难度投篮；
- 数据刷取：球员在无关胜时段刷盖帽、篮板以提升EFF15。例如2017年P.J.塔克效力太阳期间，虽以“丹·马尔利拼搏”体现蓝领值，但其EFF因得分偏低未达明星层级，实际防守贡献远超数据3。
四、EFF与其他高阶指标的协同演进
为弥补EFF缺陷，NA逐步发展更复杂的评体系：
- 角球员：防守型前锋若贡献多次抢断、盖帽且极少失误，即使得分偏低，EFF仍可能优于低效得分手；
- 组织心：控卫的高助攻数可抵消得分不足，体现其串联值13。
马刺名宿詹姆斯·塞拉斯（James Silas）在1970虽非得分手，但因其稳定的控场能力（高助攻、低失误），EFF常年位居队内前列，被教练称为“关键时刻最可信赖的球员”2。
三、EFF的争议与局限性
1. 数据盲区与算缺陷
- 防守贡献低估：公式中仅抢断、盖帽被计入，但卡位、干扰投篮等无量化的防守努力未被纳入；
- 团队协同缺失：无球跑动牵制力、掩护质量等提升团队效率的行为无权重15；
- 位置偏差：中锋因篮板和盖帽优势天然易获高EFF，后卫则需更高助攻数平衡16。
2. “效率”质疑
部分观点认为追求EFF可能导致球员规避责任：
NA EFF（效率值）是评估篮球运动员场上综合表现的心高阶数据指标，其设计初衷在于通过单一数值量化球员攻防两端的整体贡献，突破传统基础数据（如得分、篮板）的片面性。以下从定义、应用及争议三个维度展开分析：
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