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Beko BBL Statistiken Saison 2013/2014

Die Daten werden i.d.R. jeden Montag aktualisiert. Der genaue Aktualisierungszeitpunkt kann direkt den interaktiven Grafiken entnommen werden. Alle Statistiken werden von @Korbanbeter produziert und aktualisiert.

Statistiken gehören zum Basketball dazu, wie die Butter zum Brot. Aber warum ist das eigentlich so – beim Fußball kommt man ja schließlich auch mit einigen wenigen Rumpf-Zahlen wie Torschüsse, Anzahl der Ecken/Freistöße oder prozentualer Ballbesitz aus? Nun, es sind vor allem zwei Sachen die den Boxscore eines Basketballspiels sehr aussagekräftig und interessant machen: Erstens, im Basketball gibt es eine Reihe separater, messbarer Ereignisse, die auf das Spielgeschehen direkten Einfluß haben und die bei jedem Spiel aufgezeichnet werden, wie Anzahl der Wurfversuche aus den verschiedenen Positionen, Trefferanzahl, Rebounds, Ballverluste, Vorlagen und so weiter. Zweitens, durch die festgelegte Begrenzung der Angriffszeit auf 24 Sekunden ist quasi zwangsläufig sichergestellt, dass eben eine große Anzahl dieser Ereignisse pro Spiel anfällt und somit auch die Stichprobe groß genug ist, um vernünftige Aussagen treffen zu können. Während, um beim Fußballvergleich zu bleiben, die Anzahl der Ecken und Freistöße oft nur sehr bedingt darüber Auskunft geben kann, wer das Spiel am Ende gewinnen wird oder einfach nur schlicht wer die bessere Mannschaft war, ist beim Basketball aufgrund der vielen Angriffe fast immer das Team mit der besseren Trefferquote der Gewinner. Das hängt mit dem Gesetz der großen Zahlen zusammen, welches im Grunde besagt, dass die Chance auf statistische Außreisser gen Null geht, je mehr Daten man hat: Wenn jedes Team eben 70 Chancen hat auf den gegnerische Korb zu werfen, setzt sich fast immer das bessere Team durch, vergleichen mit beispielsweise nur 10 Versuchen. Die Chance auf Aussenseitersieg wäre im letzteren Fall deutlich höher.

Die possession

Das zentrale Konzept im Basketball ist die possession, welches man wohl am besten mit „Ballbesitz“ oder „Angriff haben“ übersetzt. Es gibt immer nur zwei Möglichkeiten; entweder hat ein Team possession oder ist eben in der Verteidigung, welche man häufig auch als „defensive possession“ bezeichnet. Ein Mittelding gibt es nicht. Deshalb haben in einem Spiel auch beide Teams die exakt gleiche Anzahl an possessions (mit einer maximal möglichen Abweichung von 2 , abhängig wer den ersten und letzten Angriff hat). Ziel ist es immer, im Spielverlauf möglichst viele Punkte pro verfügbarer possession zu erzielen, und gleichzeitig möglichst wenig Punkte pro defensiver possession zu kassieren. Diese Kennzahlen werden als Offensive (ORtg) und Defensive Rating (DRtg) bezeichnet, oder auch als Offensive/Defensive Efficiency. Wenn man eben 100 Versuche (also: possessions) braucht, um 90 Punkte zu erzielen ist das eine ganz andere Geschichte also wenn es nur 75 sind. Es ist daher einfach nicht sinnvoll, die beste Offensive bzw. Defensive nur nach den durchschnittlich erzielten bzw. zugelassenen Punkten zu beurteilen: Hagen produziert zum Beispiel die viertmeisten Punkte der Liga (85,0 PPG, und nur 0,3 hinter dem Drittplatzierten ALBA Berlin), hat aber auch das größte Tempo im Spiel und damit schlicht und ergreifend viel mehr Möglichkeiten zu scoren. Trotz der augenscheinlich hohen Punkteausbeute, ist diese Offense nicht besonders effizient. Die Differenz zwischen den durchschnittlich erzielten und und zugelassenen Punkten pro possession, d.h. ORtg – DRtg, bezeichnet man als Net Rating. Es ist nicht sonderlich schwierig zu verstehen, dass ein Team umso besser ist, je größer eben die Differenz ist. Aus Gründen der Lesbarkeit -wer will schon bei Zahlen bis auf die dritte Kommastelle achten müssen- rechnet man beim Offensive/Defensive/Net Rating nicht je einzelner possession, sondern je 100 possessions. Wenn der FC Bayern ein ORtg von 119,8 und ein DRtg von 100,2 hat, dann bedeutet es, sie erzielen knapp 120 Punkte in 100 Ballbesitzen, +19,6 mehr als ihre Gegner im gleichen Zeitraum. Das ist schon ein gewaltiges Pfund.

Berechnung

Zwar könnte man auch am Spielfeldrand mit Stift und Zettel eine Strichliste über die Anzahl der Ballbesitze führen, aber zum Glück lässt sich das auch ziemlich genau aus dem Boxscore ableiten. Es ist nämlich so; eine possessions kann nur durch drei Aktionen enden: Wurfversuch, der entweder trifft oder vom Gegner gereboundet wird, eigener Turnover oder Freiwurf. Da jedoch nicht jeder Freiwurf eine possession beendet (typischerweise gibt es davon meist zwei an der Zahl), muss man die Freiwurfanzahl noch mit einem Faktor justieren, um zu sehen wie häufig der Ballbesitz nach einen Freiwurf tatsächlich wechselt. Ginge man immer von 2 Freiwürfen als Paar aus, würde die possession nach jedem zweiten Freiwurf wechseln, allerdings gibt es auch die Situation „Drei-Punkt-Spiel“ (nur einen Freiwurf am Stück) und „Foul beim 3er“ (drei Freiwürfe am Stück). Viele kluge Menschen haben viele, viele Spiele en detail analysiert und herausgefunden, dass nach ungefähr 44% der Freiwürfe auch der Ballbesitz wechselt, daher verwendet man den Faktor 0.44 (Manchmal auch 0.4. Aber in der BBL, in der es weniger Nicht-„Zwei-Freiwürfe-am-Stück“ Situationen gibt als in der NBA, wo auch bei technischen Fouls nur ein Freiwurf zugesprochen wird, sollte der Wert sowieso stärker zu 0,5 tendieren). Daher: Anzahl der possessions = FGA (Feldwurfversuche) – OREB (Offensivrebounds) + TO (Turnover) + 0,44*FTA (Freiwurfversuche) Besonders zu beachten ist hierbei, dass nach einem Offensivrebound eben nicht eine neue possession beginnt, sondern die alte sozusagen am Leben erhalten wird.1

Pace

„Pace“ bezeichnet das Tempo eines Spiels und ist nichts anderes als die Anzahl der gespielten possessions pro Spiel. Je mehr Angriffe ein Team hat, z.b. durch run-and-gun oder viele Ballverluste, desto höher die pace. Während Phoenix Hagen beispielsweise für sein Tempospiel bekannt ist und nicht umsonst die Liga mit einer pace von knapp 80 possessions per game anführt, kommen die Brose Baskets als das Schlusslicht nur auf 71.6, während der Ligadurchschnitt momentan bei 73,6 liegt. Eine niedrige Pace ist an sich nicht zwingend schlecht, genauso wenig wie hohe Pace nicht automatisch gut ist 2, aber es charakterisiert ein Spiel bzw. einen Spielstil (Uptempo/Fastbreak vs. Halbfeld-Setplay). Teams die mit geringer Pace spielen, haben zwangläufig weniger Wurfversuche, Rebounds, Punkte usw. , weil wie beschrieben weniger Möglichkeiten dafür bestehen – nicht notwendigerweise, weil sie schlechter sind. Wenn Pace sozusagen die „Währung“ beim Analysieren von Basketballzahlen ist, benötigt man auch einen „Wechselkurs“ um Statistiken zweier Teams vergleichen zu können (Dollar- und Euro-Beträge würde man ja auch nicht in einen Topf werfen): „Pace Adjusted“ sagt man dann dazu, wenn man die Team-Statistiken mit dem Faktor LigaPace/eigene Pace multipliziert. So nehmen beispielsweise die Skyliners 20,9 Dreier pro Spiel, aber standardisiert auf einen gemeinsamen Nenner (den Ligadurschnitt) entspräche das eigentlich (73,6/71,6)*20,9 = 21,5 Dreiern. Die andere Möglichkeit, Äpfel mit Äpfeln zu vergleichen, wäre über Quoten. Man könnte zum Beispiel die Anzahl der 3er Versuche durch die Gesamtanzahl aller Feldwurfversuche teilen, um den prozentualen Anteil der 3er an der Gesamtwurfanzahl zu berechnen und diesen Prozentsatz anstatt nur der Wurfversuche als Vergleichswert nutzen. Oder auch die Anzahl der 3er pro 100 possessions gäbe ebenfalls Aufschluss über deren relativer Häufigkeit.

Die Daten

So, aber genug mit dem Gerede – den meisten wird das wahrscheinlich schon alles geläufig sein und und sind viel mehr an den tatsächlichen Zahlen interessiert. Aus diesem Grund habe ich mich entschlossen, in diesen Post ein paar ausgewählte Stats zur bisherigen Beko BBL Saison zu visualisieren: Pace, Offensive / Defensive Ratings, Wurfauswahl, Punkteverteilung, sowie diverse Wurfquoten, inkl. effective FG% und true shooting %. Sämtliche Grafiken sind interaktiv, d.h. man kann mit der Maus über die jeweiligen Punkte fahren um weitere Informationen zu erhalten, man kann Teams durch Anklicken hervorheben oder per Filter kann man sich die Statistiken z.B. nach Monat oder Team eingrenzen. Den Anfang macht die Übersicht zu dem Offensive und Defensive Rating am Anfang des Artikels. Je weiter oben rechts sich ein Team im Quadrant befindet und je größer der Kreis (=Net Rating, die Differenz zwischen erzielten und zugelassenen Punkten pro possession), desto besser.

Hier wird die offensive und defensive Performance der einzelnen Teams über bisher gespielten Monate hinweg dargestellt. Je dunkler das grün, desto besser das Offensive Rating; je dunkler das rot, desto schlechter das Defensive Rating. Überschreitet die rote Linie die grüne, bedeutet es, dass das Team in jenem Monat unter dem Strich mehr Punkte pro possession zugelassen als es selbst gescort hat. Interessant beispielsweise, dass die Bayern über den gesamten Januar hinweg im negativen Bereich waren, geschuldet der deutlichen Niederlage in Oldenburg.

Diese Grafik beschäftigt sich mit der Pace, dem durchschnittlichen Tempo mit dem die jeweiligen Teams spielen. Phoenix Hagen führt hierbei mit deutlichem Abstand die Liga an. Der Abstand zum nächsten Team, den Bayern aus München, ist mit rund 4.3 possessions per game so groß wie bei keinem anderen Platz. Im unteren Teil ist Verlauf der jeweiligen Paces der Teams als gleitender 3-Spiele Durchschnitt dargstellt. Wie einleitend beschrieben ist die Anzahl der possessions immer gleich für beide Teams in einem Spiel (+/- 2) und damit ist die pace eines einzelnen Spiels eben nicht nur die Entscheidung von Team A, sondern zur Hälfte auch abhängig von der Spielweise Team Bs. So können auch die Fraport Skyliners schon einmal ein Spiel von 85 possessions haben (gegen Vechta), während sie im Saisonverlauf durchschnittlich gerade einmal ~72 vorweisen können. Um nicht eine wild hin- und herspringende, am Ende vollkommen unübersichtliche Fieberkurve zu erhalten, wird in der Grafik deshalb jeweils der Trend (d.h. Durchschnitt) der letzten x Spiele gezeigt. Mithilfe des Schiebers kann man die Perioden, über die der Durchschnitt gebildet wird, anpassen: je größer die Zahl der Perioden, desto glatter die Kurve; je weniger Perioden, desto mehr Ausschläge. Interessant beispielsweise zu sehen, wie Phoenix Hagen besonders furios begonnen hat, aber im Laufe der Saison kontinuierlich an Tempo verloren hat, was ganz sicher den Gegnern geschuldet ist, die sich mehr und mehr auf die Hagener einstellen und versuchen ihnen das eigene Tempo aufzuzwingen. Hier sind die erzielten und kassierten Punkte je Team im Saisonverlauf dargestellt, ebenfalls als gleitender 3-Spieledurchschnitt (die Anzahl der Perioden kann durch den Regler wieder angepasst werden). Mithilfe der Pfeile links und recht neben den Teamnamen navigiert man jeweils zum nächsten bzw. vorherigen Team.

Hier ist die Wurfauswahl der verschiedenen Teams dargestellt. Der obere Bereich gibt prozentual wieder, wieviele 3er, 2er Mitteldistanz und 2er Nahdistanz ein Team durschnittlich nimmt. Beispielsweise sind stolze 44,2% aller Feldwurfversuche der s.Oliver Baskets Drei-Punkte-Würfe! Beim Schlusslicht, den Eisbären aus Bremerhaven sind es nur gut ein Viertel (26,4%). Im unteren Bereich ist die Wurfverteilung dann in FGA pro Spiel dargestellt (nicht pace-adjusted). Da sehen wir zum Beispiel, dass in absoluten Zahlen der MBC die meisten 3er probiert, nämlich 26.4 FG3A pro Spiel. Dieser Spitzenwert ist aber unter anderem auch auf ihre hohen pace zurückzuführen, denn prozentual gesehen (obere Grafik) liegen sie „nur“ an Platz 3 mit 42.2%. Damit kann man ganz gut die DNA eines Team charakterisieren. ALBA Berlin unter Sasa Obradovic ist schon fast traditionell ein Team mit relative wenig Würfen von aussen (Platz 16), aber dafür mit dem zweithöchsten Anteil an langen 2ern (20,6%) 3.

Hier sind die Wurfquoten der Team im Monatsverlauf dargestellt. Zum einen gibt es die traditionellen Quoten FG% (Trefferquote aller Würfe aus dem Feld), FG2% (Trefferquote aus dem Zwei-Punkte-Bereich), FG3% (Trefferquote von der 3er-Linie) sowie der Freiwurfquote FT%. Die FG% wird gemeinhin am häufigsten verwendet, bewertet man die Wurfeffizienz eines Teams, aber sie hat einen entscheidenden Nachteil: sie gewichtet alle Feldwürfe gleich, d.h. verworfene 3er „kosten“ genauso viel wie verworfene 2er, obwohl man ihnen eigentlich auch den um 50% höheren Ertrag gegenüberstellen müsste (3 vs. 2 Punkte auf dem Konto). Die effektive FG% (eFG%) beseitigt diesen Makel, indem sie getroffene 3er gemäß ihres tatsächlichen Wertes ebenfalls um 50% höher gewichtet, und damit ein akkurateres Bild über die Scoring-Effizienz bietet. Will man jetzt auch noch die Performance von der Freiwurfline mit einbeziehen und somit ein komplettes, gewichtetes Bild von der Wurfeffizienz erhalten, verwendet man die True shooting % (TS%). Die jeweiligen Formeln sind am unteren Ende der Grafik nachzulesen; die jeweiligen Rohdaten erhält man als Tooltip, wenn man der Maus über die Prozentzahlen fährt. Die Farbgebung eines Teams (d.h. eine gesamte Reihe hat immer die gleiche Farbe) ist abgestuft nach der TS% der jeweiligen Mannschaft – von tiefrot für die schlechtesten, bis hin zu tiefgrün für die besten. Mithilfe der verschiedenen Filter auf der rechten Seite, kann man Monat, Wettbewerb, Team und Gegner eingrenzen und das Ganze etwas übersichtlicher gestalten. Ähnlich wie auf vorhergegangener Seite, werden hier Wurfquoten dargestellt – allerdings die der Gegner. Zum Beispiel hat ALBA Berlin im Oktober in den vier Spielen nur 35,2% Wurfquote aus dem Feld (FG%) zugelassen. Die Einfärbung ist dementsprechend umgedreht: je niedriger die zugelassene TS%, desto besser, d.h. grüner.

So meine Herrschaften, damit kommen wir auch schon zum Ende dieses Posts. Man könnte sicherlich noch tausend andere Statistiken, besonders zu Assists, Rebounds und Turnover berechnen, aber wir wollen hier ja nicht den Job der BBL machen ;-). Ich werde versuchen die Daten aktuell zu halten. Bis zu welchem Spieltag die Daten reichen, kann man anhand der Datums-Schieber erkennen.

Viel Spass beim Analysieren und ich bin gespannt auf euer Feedback.

Euer @korbanbeter


1. Das wird recht häufig von Kommentatoren (besonders im Englischen) verdreht, wo man nach einem OREB oft „extra possession“ hört, was technisch gesehen nicht stimmt. In Deutschen spricht man meist von „zweiten Wurfchancen“, was es genau trifft. Das liegt ganz sicher nicht daran, dass deutsche nun Basketball-Kommentatoren sonderlich mehr Ahnung haben, sondern eher daran, dass der Begriff „Ballbesitz“ sowieso eigentlich nie verwendet wird und man so gar nicht erst in die Verlegenheit kommen kann .
2. So belegen mit den brose Basket und den EWE Baskets Oldenburg momentan gleich zwei Top-Teams den vor- bzw. vorvorletzten Platz.

3. ALBA Fans wie mich sollte das beunruhigen. Lange Zweier sind statistisch gesehen die ineffizientesten Würfe im Basketball – nicht sonderlich höhere Erfolgsquote als 3er, aber dafür mit 1 Punkt weniger (-33%!). Ausserdem macht es die Räume unter dem Korb unnütz eng (mit anderen Worten: das „Spacing“ wird schlechter)

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