Ayukawayen's Blog: Baseball Links

之前有同學要我推薦棒球相關網站，我在這裡整理一下平時我在看的網站以及推薦的Blog，並附上一些簡介。

加上我下週就要去服十二週的國防役，接下來幾個月的更新速度勢必會變得十分緩慢，對MLB有興趣的讀者，不妨到以下的網站看看，也算是本站提供的一點貢獻。

球員新聞我主要看Rotoworld，這個網站收集了很多來源的情報，也有很多專欄文章可以看。

其次是MLB on Yahoo! Sports的Player news，這也有整理了不少來源的新聞，從Yahoo! Fantasy Baseball直接連過去看自己隊上球員的消息很方便。

之前我也看Roto Times和Sporting News的新聞，因為重複度很高，後來就只看Rotoworld的新聞了，Rotoworld的好處是新聞很多，但是在篩選上沒有那麼嚴謹。這幾個網站也都有專欄文章可看。

現在到Roto Times主要是看它更新迅速的Depth Charts，另外它每年的Projection Stats是免費資源中最詳盡的之一。另一個即時更新的Depth Charts是The Inside Pitch，特別值得一提的是它的Closer Watch Blog專門提供CL狀況的變動消息。

資料性質的網站首推Baseball-Reference.com，幾乎所有的傳統數據都可以在這裡查到，這兩年功能還越來越多，不過讀取速度仍然很快，缺點是只有聯盟各項目前十名榜和全球員紀錄，卻沒有排序功能(還是現在有了?)，反而是今年新增的minor數據可以排序....

ESPN的Stats網頁有很多種數據，提供排序功能和很多篩選選項，問題就是速度較慢，也不利於匯出至檔案。同樣有提供排序功能的，MLB.com的數據略少一點。Yahoo! Sports則只有基本的數據，好處是所有FB數據可以在同一頁找到，不會要看WHIP還得翻頁。

最近更常使用的是Fan Graphs的Leaders，比ESPN更實用的數據，速度快上一籌（ESPN網頁實在肥了點），只是沒有篩選器。

個別球員的minor成績，我本來是看The Baseball Cube，最近已經改看First Inning，這個網站提供的Extended Statistics相當實用，我連Major成績都會用它查。

前面提到的Baseball-Reference和Fan Graphs都有minor成績，而且都有數據排序的功能。Baseball Cube和Baseball-Reference都是傳統數據為主，First Inning和Fan Graphs則是提供很多Batted Ball的資料。

資料類的網站很多，每家提供的數據類別和功能不同，要熟練之後才知道什麼情況要去哪個網站。

Sabermetrics的重鎮自然要數Baseball Prospectus，不過非付費會員很多文章看不到。

對數據派有興趣的球迷我推薦The Hardball Times和Baseball Think Factory，BP和THT有球員的Sabermertics Stats。BBTF的Zips Projection也是個不錯的免費預測資料(2008年的預測已經陸續出來了)，不過要注意，他們不太考慮球員的實際上場時間的(這點和BP的pecota一樣)。

講到Projection Stats，Fan Graphs整理了包括Zips在內四個不同來源的Projections，十分方便。

球員合約我通常到Cot's Baseball Contracts查，不過MLB4U.com也不錯，可以直接找特定球員的資料。

新聞我都看英文網站，所以新聞報導或球員介紹的中文Blog中，我只看有心得評論，能從中得到新資訊的Blog。數據路線的中文Blog也看過一些，但是這類Blog通常更新都很慢，甚至一年以上沒有新文章。 ~.~

我推薦的中文的MLB相關Blog:

The Pinstriped Morningside Heights，配合時事的評論很多也很精彩，Sabermetrics知識充足而且讀起來不艱澀。這一年因為工作關係更新比較慢一點。
Morikawa Blue，Sabermetrics內容十分豐富，適合對數據有興趣的球迷。
The J-Train Blog，新聞性質的Blog，不過這個可是一手消息，由台灣唯一一位BBWAA會員J-Train撰寫他採訪Yankees的點滴。
The Tornado，技術面文章為主，也有Sabermetrics文章，但是我不看技術類文章所以無法評論。
我愛賽伯計量學，顧名思義，Sabermetrics為主的Blog，成立時間還不長，因此(?)更新算是頻繁。 XD

以下是一些仍有固定更新的球隊相關Blog，作者大都有Sabermetrics的基本知識，不過重點不在數據研究上：