RAPTOR模型，这个数据是近几年用于衡量球员在比赛场上数据的统计模型，最主要的作用是能够真实的反映球员在场上的攻守两端影响力。

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而从本赛季截止到目前为止的数据统计计算来看，本赛季全联盟当中有十二名球员在这项数据上能够达到+7以上，这其中有十一人是球队的主力明星球员，包括MVP榜单上排名前列的约基奇和恩比德，达拉斯的欧文和东契奇，骑士的加兰和米切尔，本赛季状态回升的哈登，以及利拉德、亚历山大、巴特勒以及塔图姆，相比较于上述是一名球员，最后一人就显得有些平庸了，他是来自凯尔特人的替补后卫德里克-怀特。

从本赛季交出来的高阶数据来看，怀特的表现仅仅只是球队的角色球员，他不是超巨，也非明星，更算不上球队的第一核心。

但是他却总是能在球队高阶时刻打出非常亮眼的表现，这背后的缘故除了本人在场上的优秀表现之外，更明显的一点是他能够效力于一支具备总冠军实力的顶级强队之中。

参考NBA官方公布的高阶数据统计，本赛季在德里克-怀特出战的比赛当中，凯尔特人每百回合要比对手多得11.6分，这个数据在全队当中仅次于内线大匣罗伯特-威廉姆斯。而当德里克-怀特不在场时，这个数据大幅下跌到0.2，这两个数据之间的落差则是位列全队第一。

经过这样的对比，我们不难发现，尽管只是替补后卫，但德里克-怀特在场上对于球队带来的帮助是独一无二的，而他真正的影响力又在何处呢?

怀特在场上最大的价值来源于他可以在队中的多个角色位置上稳定切换，从上赛季通过交易来到凯尔特人之后，时任球队主教练的乌度卡经常会选择在比赛最后关键时刻摆出小球阵容，而在这套阵容当中，怀特往往扮演着至关重要的角色定位。

然后是本赛季，怀特在队中的重要程度更加凸显，常规赛期间出战82场比赛，其中70场比赛以首发后卫的身份出场。而在后期球队主力内线罗伯特-威廉姆斯因伤缺阵之后，球队更是在大量的比赛时间里摆出小球阵容，德里克-怀特再度得到重用。

一直到斯玛特也因伤缺赛，怀特在场上的机会变得更多，他也在这段时间里打出了自己在凯尔特人生涯当中的最巅峰时刻。在此期间共出战了11场比赛，场均出场时间来到了最高的35.1分钟，个人数据为20.1分4.6篮板5.8助攻。

不仅如此，在后续球队伤员逐渐健康归队之后，怀特依旧在进攻上保持着稳定的效率，常规赛期间交出了38.1%的外线三分命中率，是自新秀赛季以来的最高水平，季后赛期间的外线命中率更高达45.5%，是球队主要核心轮换中三分命中率最高的球员。

而之所以怀特得以交出生涯最好的投篮表现，其背后的原因很简单，最关键的部分在于他在场上的个人角色转变，原来他大多数时候以持球人的身份出现，但是在凯尔特人，他开始转向为进攻终结者。

从相关数据统计，怀特在本赛季两分球和三分球受助攻率来到了个人职业生涯新高的50.7%和89.2%。除此之外，他的外线三分球出手范围更多转移到边角位置，在此之前的五个赛季里，怀特的边角三分出手占比仅仅只有17.3%，但是在本赛季，这个数据大幅提升到了32.2%，并且投篮命中率高达38.7%。

和其他从持球转变到无球的球员不同，怀特并不是因为持球能力不行而转变到无球。恰恰相反，从数据上看，在本赛季担任挡拆持球人次数超过500次以上的球员，全联盟中有85人，而怀特在这其中每百回合可以通过挡拆得到109分，高居这份榜单的第12名。

而在挡拆之外，本赛季的怀特也是相当高效的突破终结选手。参考联盟高阶数据，怀特的转换得分完全不输马尔卡宁以及爱德华兹等绝对的球队核心人选。本赛季场均突破次数达到五次的合计有120人，而怀特在这其中交出了位列前五的投篮命中率。

回顾在进入联盟之前，怀特在高中毕业之后几乎没有任何一间学校愿意因为篮球而招募他，更没有任何一所D1的大学愿意给他奖学金。怀特只得在D2的科罗拉多大学分校打了三年篮球，后续又转学到科罗拉多州立大学，先后入选帕克十二联盟的最佳阵容一队和最佳防守阵容一队。

而后在2017年选秀大会上，马刺在首轮第29顺位选中了德里克-怀特，由于天赋潜力平平无奇，他在新秀赛季几乎就没有得到什么有价值的出场机会，大部分的时间都是在发展联盟效力或者是躺在伤病名单中。

但是在第二个赛季，怀特一跃进入球队首发阵容，个人也能交出场均9.9分3.9助攻3.7篮板的全能数据表现。而后的几个赛季一直稳步前进，个人数据也在慢慢提升，逐渐在马刺阵中打出自己的影响力。

恰恰是基于自己的优异表现，怀特吸引到了凯尔特人的关注，作为东部最具冠军竞争力的球队之一，他们在总决赛面对勇士败北之后，基于需要即战力的补充。最终通过操作，德里克-怀特来到了波士顿，披上了凯尔特人的球衣。随后在球队中开始展现能力，多次在常规赛和季后赛拯救球队，绝对算得上是凯尔特人阵中最全面、最高效的球员。

对于怀特，毕竟他是一名角色球员，可能我们有些过于重视他在高阶时刻的数据体现，但我们可以确定的是，德里克-怀特的存在与否，将会是决定未来凯尔特人能够走到多远位置的关键指标。

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