經常有人會說，“這些數據真實嗎？有參考價值嗎？”“以前的數據表現出某種規律，未來就一定會照這個規律發展嗎？”“籃球比賽具備很大的偶然性，這些數據應該都是偶然的吧！以數據中的一個重要指標籃板球為例，籃球砸在籃板上反彈的球飛向哪個方向是非常不確定的，即使不是專業球員，但隻要站在球恰好下落的地點，也有可能接到籃板球，所以搶到的籃板球多是否有意義呢？”答案是肯定的，數據是有用的。雖然籃球在比賽中存在一定的偶然性，但長時間的數據統計就會使偶然現象的比例變得很低。也就是說，如果隻統計10分鍾的比賽，姚明的籃板球數據和一個業餘球員的數據可能沒有太大的不同，但如果統計一場比賽40分鍾的數據，甚至更長時間的比賽數據就會發現，姚明平均每場12個籃板是由於其身高、判斷和搶位的原因，業餘球員則隻能極為偶然地搶到一兩個球而已。把看上去偶然的數據進行大量統計，從中找出一定規律，這正是統計學原理的精髓所在。數據不會說謊，但要精準說明一件事，則需要足夠多的數據。統計學在社會學和管理學上的重要應用就是，把眾多“人”的不確定性通過大量數據的統計找出規律。個人的行為大都具有偶然性，甚至會受到情緒、經驗的很大影響，沒有可預測的規律。但是，人群所表現出來的大量數據就會體現出來一定的規律，可以根據現象出現的概率，來判斷人們未來可能產生的現象。20世紀60年代以前，NBA的數據還比較原始，隻有得分、籃板等基礎數據，教練想了解一個新球員，必須多次觀察其比賽情況才清楚。隨著數據統計指標的豐富，命中率、助攻、控球時間、搶斷、蓋帽、失誤等大量數據出現，對球員的描述愈發細致，了解也變得更容易。到了80年代，電視成為球迷觀看NBA比賽的主要方式，媒體對NBA的滲透也日益深入。為了顯示專業和權威，引用數據也成了媒體的新愛好。
而且，媒體也推動了數據的大量運用，像命中率就被細分為“三分命中率”“罰球命中率”等更為細致的指標。之前常見的定性詞彙，比如“得分能手”“強悍的防守者”“快手”“投籃大師”等，逐漸被“每場能得多少分”“能完成多少個籃板＋封蓋”“能完成多少次搶斷”等定量的描述所替代。1998年總決賽前，有人曾經為喬丹做過如下統計：◇公牛80%的進攻要經他之手。◇83%的投籃是跳投。◇54%的投籃來自球場右側。◇17%的進攻來自拉開單打。◇接球跳投和運球後接跳投同樣拿手。◇隨時可以製造投籃機會。◇投籃假動作+突破率高達58%。◇和裏奇蒙一樣，喜歡用試探步製造機會。◇時鍾倒計時也能投進球。◇單打時喜歡運二到三步球後拔起跳投。◇1996—1997賽季三分出色（37%），和斯托克頓一樣會投追身三分球。◇右手球員。突破時左右方向突破均衡。統計得如此細致，充分描述了喬丹在球場上的風格和表現。
數據統計的作用非常大，可以清晰地分析對手的特點，從而製定針對性的遏製方案。喬丹的絕活“後仰跳投”極具殺傷力，他在對手正麵防守時，高高跳起，身體後仰，從而和上來封蓋的對手拉開距離。而且，喬丹借助他的高彈跳，可以在空中停留得比對手時間長，等對手下落後再出手投籃。這個招數極具殺傷力，也讓對手一直都在尋找其破解方法。曾經，有專業人士統計了喬丹後仰跳投的命中率，如果對手原地起跳封蓋，其命中率是62%；如果對手稍向前起跳幹擾，命中率就會下降至46%。由於這組數據非常敏感，為了保護喬丹，在喬丹退役前都一直沒有公開過。3.用數據挖掘潛力股NBA十分重視數據，其中更不乏運用數據的高手。NBA球隊大都有自己的數據統計人員，但每支球隊裏的統計團隊規模各有不同，這和球隊對數據的重視程度密切相關。其中，凱爾特人和火箭是聯盟裏兩支最崇尚數據分析的球隊。而且，在聯盟排名靠前的球隊，基本都有數據分析團隊。相反，在聯盟排名墊底的球隊往往缺少專業的數據分析師。美國知名體育電視台ESPN的籃球比賽分析專家約翰·霍林格說：“火箭總經理達雷爾·莫雷在這方麵絕對是NBA的領軍人物。”2006年，年僅32歲的達雷爾·莫雷擔任休斯敦火箭隊總經理助理，2007年就正式擔任總經理，被人稱為“少帥”。這位畢業於麻省理工學院（斯隆管理學院）的MBA，盡管身高1.95米，但他從來沒有參加過職業籃球比賽。“從大學開始，我對數字的興趣就遠遠大於任何一項運動。”莫雷說。也正是由於其對數字和分析學的偏好，莫雷取得麻省理工學院MBA學位之後，創辦了一所體育統計與分析的數據研究公司。從此，莫雷便全身心投入到與籃球相關的數據研究之中。他被凱爾特人請去管理球隊的球票銷售，由於工作表現出色，2002年他就被凱爾特人請去擔任籃球管理運作副總裁。在這個職位上，他通過計算和分析，選中了並不被人們看好的韋斯特、傑弗森和傑拉德。雖然當時受到很多質疑，但日後的比賽結果證明，這些球員都發揮了巨大作用。