好長一系列的進階數據解析單元即將進入尾聲囉～本次我們要介紹幾項目前在籃球界很盛行的數據，Win Share、正負值及其親戚。這將是本系列的第五篇，在此婦上前四篇的連結：
籃球科學化發展，進階數據大解析(一)：EFF、GmSc、eFG%、TS%
籃球科學化發展，進階數據大解析(二)：籃板率、USG%、AST%、TOV%
籃球科學化發展，進階數據大解析(三)：PER、Possession、Pace
籃球科學化發展，進階數據大解析(四)：ORtg、DRtg
WS(Win Share，勝利貢獻值)
Win Shares最早是Bill James設計給棒球用來計算球員貢獻多少勝場數的指標，後來由Dean Oliver改良引進籃球界，同樣是用來計算球員為球隊貢獻了多少勝場數。他可以拆分成進攻與防守的部分，也就是OWS(Offensive win share)與DWS(Defensive win share)。
這個數據是累積數據，會隨著比賽的進行而累計。而且球隊也會輸球，所以不太可能永遠都是正貢獻。當球員表現不好的時候，該場的WS可能是負的。最終球員累計的WS，代表球隊的總勝場中，估計有多少勝是由該球員所貢獻。
首先我們來認識OWS的部分：
其中marginal offense用來衡量球員創造的得分效益，比聯盟平均進攻效率與節奏下的得分效益高出多少。公式如下：
marginal offense = points produced – 0.92×聯盟每回合平均得分×聯盟平均進攻回合數
這個points produced就是在ORtg裡頭的PProd是同一個的東西，代表球員在進攻端為球隊帶來的所有得分效益。後面減掉的整串就是聯盟平均的得分效益，但加權為0.92。
接下來要把球員創造的得分效益換算成勝場數，所以我們要知道marginal points per win這個東西。它代表每一勝需要的邊際得分效益：
以聯盟場均得分乘上0.32(這是WS自己計算出來的加權值)，得到聯盟平均每勝需要的得分。再將進攻節奏轉換為球隊的進攻節奏，就是該隊每勝需要的得分。
最後將球員創造的總得分效益marginal offense除以每勝需要的得分marginal points per win，就是估計出來球員在進攻上為球隊貢獻的勝場數了。
接下來是DWS的部分。首先必須要特別注意，DWS是以DRtg為基礎下去推算的。
其中：
與進攻的0.92相反，防守的加權較高，為1.08。聯盟平均每回合得分乘上1.08，扣掉球員每回合失分，得到該球員每回合能守下比聯盟平均低多少的得分。再換算球隊的進攻回合數，並考慮球員的上場時間比例，推算出球員為球隊守下的所有分數，稱為marginal defense。
同樣將球員手下的得分marginal defense除以每勝需要的得分marginal points per win，就可以推估球員在防守上為球隊帶來多少勝場的貢獻。
將OWS與DWS加起來，就是球員的總WS。最終的WS就是球員估計為球隊貢獻的總勝場數。
另外，WS雖然是計算球員對於勝場的總貢獻，但是可以用球員的上場時間算出另一項效率指標：WS/48。將球員的WS除以球員的總上場時間，再乘以48，就是球員平均每48分鐘所能貢獻的勝場數。
缺失：
既然是球員估計為球隊帶來的勝場貢獻，那麼全隊的WS加總應該要等於球隊的勝場才對。然而WS的每勝所需得分換算是以聯盟平均推估，因此每支球隊的WS加總多少都會與實際勝場數有些差異。尤其對於每場贏球的勝分差與輸球的負分差有明顯落差的球隊(例如贏都贏很多、輸都輸很少，或者贏都贏很少、輸都輸很多)，WS加總與實際勝場數就很容易產生更大的誤差。
此外，DWS的部分是用很有問題的DRtg所推算，所以在DWS計算的第一步就很有可能發生問題，導致最終算出來的DWS不夠客觀。
七、正負值
與前面所介紹的進階數據不同，正負值的統計來源是每場比賽的play by play，而非Box Score裡的每個傳統數據。