Als Datenwissenschaftler habe ich gesehen: Ein 2,17 m großer, aber nur 98,97 kg leichter Rookie wurde als „zu dünn“ abgelehnt – dabei ist es nicht die Physique, sondern die Bewegungs-Effizienz, die die Scouts übersehen.

Warum rückte ein Draft-Pick von #59 auf #34 vor? Nicht wegen Hype, sondern weil ein bayesianisches Modell die wahren Signale erkannte. Daten entscheiden – nicht Emotionen.

Als Chicagoer Datenanalyst mit fünf Jahren NBA-Modellierungserfahrung enthülle ich, warum Hochpotenziale aus späten Runden oft auf der Bank landen—nicht durch Talent, sondern durch verborgene Statistiken.

Als Datenwissenschaftler aus Brooklyn, der sowohl Basketball-Analyse als auch statistische Strenge kennt, habe ich es erneut gesehen: Die meistgepriesenen Prospects scheitern nicht an Talent, sondern an übersehenen Defensiv-Metriken. Dieser Deep Dive enthüllt die sieben verborgenen Signale.