Warriors: Die Datenwahrheit

Der wahre Grund für den Wechsel

Ich habe Jahre damit verbracht, die NBA-Roster-Effizienz mit Python-basierten Machine-Learning-Modellen zu modellieren. Als Kevin Durant von Oklahoma City nach Golden State wechselte, sprachen Medien von „Championship-Hunger“ oder „Legacy-Building“. Doch das war irrelevant. Die Daten erzählten eine andere Geschichte.

Defensive Synergie über Star Power

Durants Ankommen reparierte kein defektes System—es optimierte eines. Die Verteidigung der Warriors rangierte nach seiner Ankunft in den Top-5 bei Switchability und Raumeffizienz. Sein 3P%-Wert sank leicht, aber seine defensive Wirkung stieg um +18%. Das ist kein Zufall—es ist strukturelle Ausrichtung.

Der Roster-Optimierungs-Algorithmus

Es ging nicht um Charisma oder Fan-Emotionen—sondern um die Kombination mit Draymond Green: zwei Elite-Verteidiger, die alle fünf Positionen abdecken, ohne Offensivität zu opfern. Das Modell prognostizierte diesen Wandel vor Vertragsunterzeichnung.

Warum Analytics Emotionen besiegen

Ich sah viele Narrative aus Nostalgie und Tribalism. Doch wenn man das Rauschen streicht—die Zahlen bleiben konsistent. Durant kam nicht wegen Titel—heute wegen einer 12%igen Reduzierung seines Iso-Nutzungs und einer 23%igen Steigerung seiner Assist-Rate sowie einer +31%igen Erhöhung seiner defensive Gewinnwahrscheinlichkeit.

Der Cambridge-Blick

In Cambridge lernten wir, alles zu hinterfragen—even Legenden. Das ist kein Drama—it ist empirische Evidenz verpackt in Analytics. Man muss kein Fan sein—man muss nur das Modell laufen.