罚球命中数：球员在比赛中罚球命中的次数。
罚球出手数：球员在比赛中罚球出手的次数。
罚球命中率：球员在比赛中罚球命中数除以罚球出手数的比例。
篮板球：投篮不中后，球员抢到的从篮板或篮圈上反弹球的次数。
进攻篮板球：球员在作为进攻方时抢到的篮板球次数。
防守篮板球：球员在作为防守方时抢到的篮板球次数。
助攻：指持球队员通过球的传递，帮助下一位触球的己方球员直接或者在一定时间内完成得分行为的次数。
抢断：抢断指球员在防守时通过符合规则的方法，用自己积极的带有侵略性的行为，从对方手中获得球权的次数。
盖帽：盖帽指球员在防守时通过符合规则的方法，让进攻者的投篮偏离出手后正常轨道的次数。
失误：失误指的是球员在进攻时导致失去球权行为的次数，可能是被抢断，自己出界，出现违例或者是进攻犯规。
以上的18项数据，构成了nba的基础数据。也许有人会想到，为什么犯规不计算在基础数据之内？因为犯规次数的多少，并不能衡量一名球员在场上表现的好坏，对于球员的能力并没有确切的参考价值，因此犯规并不属于基础数据的范围。
不过这些数据固然详尽，但是要综合衡量一名球员的价值，却还是有着不足的地方。这个时候，就需要高阶数据出马了。
根据nba官方的高阶数据列表，高阶数据一共有12种，其中篮板率下面还可以细分为进攻篮板率和防守篮板率，这里就不详细介绍了。这些高阶数据都无法直接在比赛中体现，而是通过现场记录的几类数据进行计算，才得到的结果。
值得一提的是，高阶数据都需要一定数量的样本做支持，否则结果就会非常混乱。比如一名一个赛季仅仅上场一次，打了1分钟却抢到1个篮板1次助攻的球员，通常不被计入高阶数据统计，否则的话，他的某些高阶数据将会非常夸张。
比起基础数据来，高阶数据能够更好的体现一名球员的效率，积极性等不能在基础数据中表现出来的东西。随着中国的nba球迷越来越专业化，高阶数据如今已经在球迷群体中广为流传。下面，就让我们来看nba官方的高阶数据种类。
进攻效率值：球员在场时球队每100回合的得分。本赛季场均上场时间超过15分钟，出场次数超过5场的球员中，勇士球星库里的进攻效率值最高，为123.5。