Analizando movimientos reales en la cancha, descubrimos que los lanzamientos de Curry y los cambios defensivos de Butler no son suerte: son matemáticas precisas, basadas en más de 200 partidos y modelos de datos.

Los analistas más analíticos pierden porque ignoran señales defensivas sutiles: el espacio, la rotación y la fluidad de roles. No es sobre estrellas, sino sobre lo que los datos ven cuando nadie mira.

Alexander y Williams ganan sin ruido: su química se mide en estadísticas Opta, rotaciones defensivas y confianza bayesiana. No necesitan palabras; su éxito se escribe en cada posesión.

Como analista deportivo con MSc en estadística, revelo por modelos predictivos con Python que el valor de Wemzel no está en su punto más bajo: es subvaluado por narrativas emocionales, no por datos reales.

Un analista de Chicago decodifica patrones ocultos de la NBA con Python y mapas de calor. Descubre que los números nunca mienten: la lógica fría vence a la intuición de los entrenadores.

Como exanalista de la NBA con mente bayesiana, descubrí que los equipos subestimados no ganan por suerte, sino por patrones de datos ocultos. Este artículo revela 3 señales estadísticas ignoradas por la industria.

Como científico de datos del MIT, descifré patrones ocultos en estadísticas defensivas de la NBA durante siete años. Métricas clave como protección de aro, eficiencia en cierre y defensa en transición siguen siendo ignoradas, pese a su alto poder predictivo.

Descubrimos por qué los analistas más inteligentes pierden partidos: tres señales defensivas subestimadas en la transición, invisibles para los modelos tradicionales. No es sobre estrellas, sino sobre ritmo y espacio.

Como analista de datos de la NBA desde Londres, desmontamos por qué el +/− negativo de Matherin en el juego decisivo no refleja su verdadero impacto. La clave está en el contexto, no en los números.