如何兼得量變和質變，是很多球員努力達到的目標。此前有很多分析將有效投籃命中率（eFG%）或真實投籃命中率（TS%），與投籃出手數（FGA）或使用率進行比較，預測哪些球員可以在增加出手數的同時還能保持效率？

現在，我們不妨也利用這一方法進行預測，從中選擇有效投籃命中率和出手數作為對比，并引入投籃選擇這一變量，區分球員的不同出手情況：輕松投籃還是艱難出手。通過多維分析，我們將找到那些高效的得分手。

所以，我們討論的題目就是：那些在高難度出手下能保持效率的球員，在提高出手數的時候，效率應該不會大幅度降低？相反，那些經常輕松出手投籃的球員，一旦增加出手次數，就不太可能保持效率？

關于這兩個假設，用球場上的話很好解釋：當球員出手更多且得分更高的時候，對手的防守就不會給他們太多的出手空間，反之亦然。而我們的目標，就是找出那些可以在高難度出手情況下，仍然保持效率的球員。

首先，我們要正確區分高難度投籃和輕松出手的差別。直觀來看，我們所說的輕松出手，就是接到隊友助攻、接近籃筐或空位出手的得分，即便是進攻能力幾乎為零的球員，在得到這些機會的時候，都可以在無人防守的情況下完成得分。

為了從數據層面定義輕松出手，我們引入了下面三個技術統計：被助攻球員的投籃命中率、禁區投籃命中率和最近防守人的距離。而進攻球員與防守人之間的距離有以下四類：非常近（0-2英尺）、近（2-4英尺）、遠（4-6英尺）、很遠（超過6英尺）。

進行分析之前，我們要對投籃出手難度的兩個維度進行比較，分別是禁區受助攻投籃和非受助攻投籃。理論上來講，非受助攻的投籃越多，意味著球員自主創造進攻機會的比率越高；反之，隊友的傳球所起到的作用更大。其中禁區受助攻的投籃命中率，也就是接球在籃下完成出手，這項數據同樣反映出對隊友的依賴程度。

通過上述兩個維度，我們可以將不同球員篩選為不同的群體。

在下面這張圖片的右下方，分布的是非受助攻投籃命中率高、禁區內受助攻命中率低的球員，我們稱之為“創造力得分手”。而在圖表的上部，是那些在禁區內受助攻命中率高，但非受助攻命中率低的球員，基本上是現在聯盟里內線球員的寫照，比如卡佩拉、戈貝爾和亞當斯，我們將這些球員叫做“籃下奔跑者”。另外一個值得注意的區域是圖表的左下方，兩個維度的數值都非常低，這些球員就是我們所說的“接球投手”。

經過聚類算法的計算，我們得到下面這張顏色更加豐富的圖表。上文所說的三部分，分別被標記淺藍色、綠色和深藍色，另外還出現了紅、紫、黃三部分。

紅色部分是那些非受助攻命中率較高、禁區內受助攻率較低的球員，他們的進攻區域通常遠離籃筐，但相比于淺藍色部分的創造力得分手，這些球員擁有更強為隊友創造進攻機會的能力，比如阿爾德里奇、阿德托昆博。

紫色部分的禁區內受助攻命中率較高，代表球員是安東尼·戴維斯、德拉蒙德和保羅·加索爾。最后一部分是兩個維度數據都較低的球員，霍福德、塔圖姆和阿隆·戈登是這一區域的典型球員。

兩個維度的變量分析，為我們提供了不同的球員類型?，F在，我們將第三個維度“防守距離”加入其中，得到一個更加全面豐富的分析結果。圖表里的防守強度紅色、橙色、黃色和綠色，分別代表我們此前規定的四類防守距離。

要想找到可以保持效率的球員，我們要從這張圖表里發現那些高于平均有效命中率，且顏色面積較大，更多被橙色和紅色占據的部分，也就是說在防守強度更大的情況下，有效命中率更高。最終，來自“創造力得分手”分組的埃爾弗里德·佩頓，是符合這一標準的最佳人選，而鵜鶘的蘭德爾同樣入選。

另外兩位是本·西蒙斯和坎特。這里要特別提到坎特，尼克斯內線的有效命中率將近60%，高難度出手更是有八成命中率。而西蒙斯的情況與坎特類似，由于他場均只有12.3次出手，其中73.7%都遭到干擾。同時，西蒙斯的非受助攻命中率高達65.6%，擁有較高的自主進攻能力。