作为一个关注棒球年数有限的爱好者，感觉看完还是挺有启发的（但有些翻译错译的无法直视，使得在阅读中总有种粗糙感存在，得扣一分）。
原来如今那些理所当然的概念，就在2013年还是那么陌生，遭受非议，比如：
l 捕手Framing的能力
俗称捕手“偷好球”，通过接捕球技巧把掠过好球带边缘的球“接进”好球带，为投手争取到好球数。“偷”到三个好球，就是整整多获得一个出局数呢！
以前，甚至现在，都还没有一项明确的数据能直观表现捕手此项能力的高低（貌似至今都还是靠推算的）。
匹兹堡海盗队当时（2013年）也是因为率先发现Framing的重要性，才能以2年1500万的厚道价签到Russell Martin（当时还被球迷骂花钱签个打击率才2成的渣渣……），并在两年里发扬光大，制造出一群“伪ACE”（一离开Martin的接捕，三振纷纷变保送）为球队守下分数。
随后他也被多伦多蓝鸟队以5年8200万，这个海盗队根本出不起的高价签走，而海盗队也无法复制另一个Russell Martin，因为球队和球员都已知道Framing的价值，没便宜可赚了……
l 移防布阵
在大数据的分析下，对打者击球落点有提前判断的针对性移动布防。
现在看针对拉打型或者推打型球员，采取不一样的防守站位简直天经地义，没想到在当时是一种棒球文化的冲击！
该信没有比赛经验的数据人员？还是该信没有数据只凭经验的棒球圈内人？这对球队管理层是一大挑战，以及如何把这两派融合成一个团队，从而把数据结论有效地灌输给执行者，让战术能够顺利执行，也是一大挑战。
l 用活球制造大量出局
因为，三振型投手实在太贵了，海盗队签不起……
多用二缝线或者伸卡球这类带下坠的球种去让打者出棒，击出滚不出内野的出局球，这个概念其实不新鲜，某雪山队从建队开始就一直以此为宗旨。但结合以上概念一起，才能真正发挥效力，每次防守都以同一个目标，把投手、捕手、野手紧密地联系在了一起。投手投出打者很难敲出全力的下坠球，捕手接捕偷好球让打者不得不对角度刁钻的“疑似好球”出棒，野手移防站好位接杀，从而全队能够省力的获得出局数。
另外光从书中看，某雪山队连数据部门都没有，等于是把制造滚地球出局这活就光扔给投手去干了……
所以一直有个说法是：海盗队能“修复投手”。远到几年前依靠这些改变连续打入季后赛，一扫20年分区连败的尴尬史，近到能出现Cole上赛季0三振的完投，以及把美东发球机变身成国联ACE投手（Arrieta：阿嚏！），不得不说海盗队管理层确实有一套（也确实没钱，穷则生变……）。
当然了，既然都知道这么做有效，那所有球队必然也会做出改变应对。MLB这两年打击最明显的特质就是变得更极端：一方面打者会选择高风险高回报的打击方式，要么长打要么被三振，这两项数据都是十几年来最高；另一方面让人意想不到的是，坏球追打率却连年下降，不会轻易出棒追打好球带以外的球，保送率步步高升。
这不正是对“用下沉球型投手+移防布阵制造滚地出局”的防守方式的反击？也正是“逼迫”从业人员继续开发深挖新的数据维度的动力。（听汤总正好提到光芒队可能在尝试一个理论：在看是不是Three True Outcome【或者应该说保送和全垒打为主的Two True Outcome】球员有性价比优势，陆续正在收集此类球员）
另外当时的海盗队能做到这些，也离不开技术发展的外因。PITCHf/x的空前问世，让数据不再只能靠记录，而是能做到追踪球的运动、位置、速度的准确度量，才推动了以上这些分析和改变。
而且数据的开发仍在进化，PITCHf/x之后，又诞生了Statcast，从研究每颗球的轨迹，进化到追踪球场上所发生的一切运动！
以后可以能更精准地衡量防守球员的价值；以及预防球员受伤的数据（投手球型？投球时的场面压力？投球总量？），甚至包括软性科学的可能性，比如球员竞争欲望，球员改进球技能动性，球员受球队氛围影响等、
从奥克兰的魔球到匹兹堡的打破20年连败魔咒，本质上是信息时代从数据化到大数据的不断进化，下一次进化是什么？无人可知，但可知的是，这条探寻玄机之路一定没有终点。
棒球，真是太有趣了。
原来如今那些理所当然的概念，就在2013年还是那么陌生，遭受非议，比如：
l 捕手Framing的能力
俗称捕手“偷好球”，通过接捕球技巧把掠过好球带边缘的球“接进”好球带，为投手争取到好球数。“偷”到三个好球，就是整整多获得一个出局数呢！
以前，甚至现在，都还没有一项明确的数据能直观表现捕手此项能力的高低（貌似至今都还是靠推算的）。
匹兹堡海盗队当时（2013年）也是因为率先发现Framing的重要性，才能以2年1500万的厚道价签到Russell Martin（当时还被球迷骂花钱签个打击率才2成的渣渣……），并在两年里发扬光大，制造出一群“伪ACE”（一离开Martin的接捕，三振纷纷变保送）为球队守下分数。
随后他也被多伦多蓝鸟队以5年8200万，这个海盗队根本出不起的高价签走，而海盗队也无法复制另一个Russell Martin，因为球队和球员都已知道Framing的价值，没便宜可赚了……
l 移防布阵
在大数据的分析下，对打者击球落点有提前判断的针对性移动布防。
现在看针对拉打型或者推打型球员，采取不一样的防守站位简直天经地义，没想到在当时是一种棒球文化的冲击！
该信没有比赛经验的数据人员？还是该信没有数据只凭经验的棒球圈内人？这对球队管理层是一大挑战，以及如何把这两派融合成一个团队，从而把数据结论有效地灌输给执行者，让战术能够顺利执行，也是一大挑战。
l 用活球制造大量出局
因为，三振型投手实在太贵了，海盗队签不起……
多用二缝线或者伸卡球这类带下坠的球种去让打者出棒，击出滚不出内野的出局球，这个概念其实不新鲜，某雪山队从建队开始就一直以此为宗旨。但结合以上概念一起，才能真正发挥效力，每次防守都以同一个目标，把投手、捕手、野手紧密地联系在了一起。投手投出打者很难敲出全力的下坠球，捕手接捕偷好球让打者不得不对角度刁钻的“疑似好球”出棒，野手移防站好位接杀，从而全队能够省力的获得出局数。
另外光从书中看，某雪山队连数据部门都没有，等于是把制造滚地球出局这活就光扔给投手去干了……
所以一直有个说法是：海盗队能“修复投手”。远到几年前依靠这些改变连续打入季后赛，一扫20年分区连败的尴尬史，近到能出现Cole上赛季0三振的完投，以及把美东发球机变身成国联ACE投手（Arrieta：阿嚏！），不得不说海盗队管理层确实有一套（也确实没钱，穷则生变……）。
当然了，既然都知道这么做有效，那所有球队必然也会做出改变应对。MLB这两年打击最明显的特质就是变得更极端：一方面打者会选择高风险高回报的打击方式，要么长打要么被三振，这两项数据都是十几年来最高；另一方面让人意想不到的是，坏球追打率却连年下降，不会轻易出棒追打好球带以外的球，保送率步步高升。
这不正是对“用下沉球型投手+移防布阵制造滚地出局”的防守方式的反击？也正是“逼迫”从业人员继续开发深挖新的数据维度的动力。（听汤总正好提到光芒队可能在尝试一个理论：在看是不是Three True Outcome【或者应该说保送和全垒打为主的Two True Outcome】球员有性价比优势，陆续正在收集此类球员）
另外当时的海盗队能做到这些，也离不开技术发展的外因。PITCHf/x的空前问世，让数据不再只能靠记录，而是能做到追踪球的运动、位置、速度的准确度量，才推动了以上这些分析和改变。
而且数据的开发仍在进化，PITCHf/x之后，又诞生了Statcast，从研究每颗球的轨迹，进化到追踪球场上所发生的一切运动！
以后可以能更精准地衡量防守球员的价值；以及预防球员受伤的数据（投手球型？投球时的场面压力？投球总量？），甚至包括软性科学的可能性，比如球员竞争欲望，球员改进球技能动性，球员受球队氛围影响等、
从奥克兰的魔球到匹兹堡的打破20年连败魔咒，本质上是信息时代从数据化到大数据的不断进化，下一次进化是什么？无人可知，但可知的是，这条探寻玄机之路一定没有终点。
棒球，真是太有趣了。
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