Analyse data-driven d'un analyste de Chicago : les gestes de Butler, le tir de Green et l'explosion de Curry en play-offs ne sont pas de la chance — mais des calculs froids, précis et implacables.

Pourquoi les analystes les plus analytiques de la NBA échouent-ils ? Ce texte révèle comment leur obsession pour les statistiques traditionnelles leur fait manquer les signaux défensifs subtils—comme la fluidité spatiale des Spurs.

Analyse data-driven d'un analyste de l'Est : Alexander et Williams gagnent non par le bruit, mais par une alignement silencieux des statistiques. Leur confiance bayésienne se lit dans les mouvements, les passes et les rotations défensives.

Analyse data-driven d'un analyste londonien : la valeur de Wemzel n'est pas en chute libre. Les émotions masquent la réalité statistique. Découvrez pourquoi son contrat est sous-évalué par des récits dépassés.

Un analyste de Chicago révèle des motifs cachés des playoffs NBA en utilisant Python, cartes de chaleur et une philosophie rigoureuse : les données ne mentent jamais. Découvrez ce que les entraîneurs ignorent.

En tant qu'ancien analyste NBA doté d'une approche bayésienne, j'ai découvert que les underdogs ne gagnent pas par chance, mais grâce à des schémas de tir et de proximité défensive ignorés par le modèle traditionnel.

En tant que scientifique des données de l'MIT, j'ai analysé plus de 7 ans de statistiques NBA. Des indicateurs cruciaux comme la protection du panier ou l'efficacité des closeouts restent négligés—malgré leur puissance prédictive.

Pourquoi les analystes les plus brillants échouent-ils malgré des modèles avancés ? Découvrez trois signaux défensifs sous-estimés : le rythme de la transition, invisible aux statistiques classiques mais décisif sur le terrain.

Analyseur NBA basé à Londres, je décrypte le +/− négatif de Matherin en match décisif. Ce n’est pas une faiblesse, mais une question de contexte. Découvrez pourquoi les stats peuvent tromper sans analyse approfondie.