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NBA Fine Print

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RapidAPI2026-04-30 更新2026-03-21 收录
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https://rapidapi.com/bureauoffineprint/api/nba-fine-print
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官方服务:
资源简介:
NBA betting analytics API for developers and sports bettors. Referee ATS splits, team records, pace, rest days, travel, timezone lag, player streaks, and more. 3+ seasons of history. Updated daily.
创建时间:
2026-04-30
原始信息汇总

NBA Fine Print API 数据集概述

数据集基本信息

  • 数据集名称: NBA Fine Print
  • 数据集类别: Sports
  • 数据提供方: Fine Print
  • API版本: v1 (current)

数据集内容与用途

  • 主要用途: NBA 投注分析,面向开发者和体育投注者。
  • 核心数据: 裁判 ATS 分拆数据、球队战绩、比赛节奏、休息天数、旅行数据、时区滞后、球员连胜记录等。
  • 数据历史: 涵盖超过3个完整的NBA赛季(2023–2026)。
  • 更新频率: 当前赛季数据每日更新。
  • 数据覆盖率: 常规赛游戏99.8%的ATS覆盖率,所有裁判数据均关联至具名裁判。

数据访问与端点

  • 认证要求: 所有端点均需 X-RapidAPI-Key 请求头。
  • 默认行为: 返回当前赛季数据。
  • 历史数据过滤: 可通过 ?season= 参数按赛季筛选(例如 ?season=2026)。
  • 主要端点列表:
    • GET Get Player Altitude Fatigue
    • GET Get Player Streak
    • GET Get Player Rolling Averages
    • GET Get Player Referee Stats
    • GET Get Team Streaks
    • GET Get Team Rolling Averages
    • GET Get Altitude Fatigue
    • GET Get Game ATS Results
    • GET Get Travel Data
    • GET Get Timezone Lag
    • GET Get Team Referee ATS
    • GET Get Referee Record
    • GET Get Referee ATS
    • GET Get Referee Tendencies
    • GET Get Head to Head
    • GET Get Team Rest
    • GET Get Team Pace
    • GET Get Team Records

数据标识符

  • 球队ID: 使用 Basketball Reference 缩写(ATL, BOS, BRK, CHO, CHI, CLE, DAL, DEN, DET, GSW, HOU, IND, LAC, LAL, MEM, MIA, MIL, MIN, NOP, NYK, OKC, ORL, PHI, PHO, POR, SAC, SAS, TOR, UTA, WAS)。

订阅计划与访问限制

  • Basic(免费):
    • 费用: $0.00 / 月
    • 调用次数: 100 次/月
    • 数据范围: 球队战绩、比赛节奏、休息天数、对战记录。
  • Pro:
    • 费用: $49.00 / 月
    • 调用次数: 2,000 次/月
    • 数据范围: 在 Basic 基础上增加裁判分析、旅行数据、时区滞后数据。
  • Ultra:
    • 费用: $99.00 / 月
    • 调用次数: 10,000 次/月
    • 数据范围: 完全访问权限,包括 ATS 结果、球员分析、滚动平均值、连胜记录以及可追溯至2023年的历史数据。
  • 历史数据访问: 完整访问历史赛季需要 Ultra 级别订阅。可通过 ?season=2023?season=2025 参数获取历史数据。

数据筛选默认值说明

  • 裁判端点: 默认筛选出场次≥20场的裁判。使用 ?min_games=1 查看所有裁判。
  • 球员端点: 默认筛选与某裁判共同出场次≥10场的球员。

服务指标

  • 流行度: 9.1
  • 服务等级: 100%
  • 延迟: 2483ms
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作