एनबीए रोस्टर के डेटा मॉडल के आधार पर मैंने पाया कि लेकर्स के प्रबंध नेतृत्व भावनात्मक लगाव के कारण जीत संभावना को गलत तरीक से मूल्यांकित कर रहे हैं। 40% का अंतर सच्चाई है, कल्पना नहीं।

डेटा एनालिस्ट के रूप में, मैंने 22 प्लेऑफ़्फ़ मैचों के डेटा को एनालाइज़ किया—कोबे ब्रायंट की फ्रेंच बोली हुई बातें सिर्फ़ सुपरफिसी के लिए नहीं, बल्कि मानसिक दबाव के लिए।

कैम्ब्रिज प्रशिक्षित डेटा विश्लेषक के रूप में, मैंने NBA की ट्रेड्स को सांख्यिक मॉडल्स से डिकोड किया है। लेब्रोन और रिक पॉल की चार-टीम डील का सच्चाई—अफवाह, नहीं, प्रायिकता है।

एक डेटा साइंटिस्ट कैसे देखता है कि 39.7% थ्री-पॉइंटर सिर्फ आँकड़ नहीं, बल्कि शांति की साँस है—जब मच्छर चुपचुप हो जाता है। संख्याएँ बोलती हैं, पर वे कहती हैं।

लॉस एंजिल्स लेक्स और यूटा जैज के कॉलिंस ट्रेड के सच्चाई पर प्रकाशडालता हूँ। सटीक आंकड़ों, स्कोरिंग प्रभावशीलता, मूल्यमान के संतुलन पर विश्लेषण। क्या यह समझदारी है? पढ़िए।

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, मैं समझाता हूँ कि कैसे लेकर्स के इस ट्रेड प्रस्ताव में गणित की शक्ति है। सीमाओं के भीतर स्थिरता, सच्ची सफलता है।

ऑनलाइन फैन समुदाय में अन्य टीम के नफरत भरे कमेंट्स को बिना संदर्भ के साझा करने की आदत पर प्रश्न। डेटा-आधारित विश्लेषण में पता चलता है कि यह 'आज़ादी' है, मगर सच में हमारे स्पोर्ट्स समुदायों के लिए हानिकारक।

एनबीए के सबसे चतुर कॉन्ट्रैक्ट शफल का डेटा-आधारित विश्लेषण। हार्डन के कॉन्ट्रैक्ट से छुटकारा, पीजी का लॉस एंजिल्स में सही मिजाज, और वाकर केसलर का महत्व। सभी हिसाब-किताबों में सच।

एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में, मैंने लेक्स-जैज़ के काल्पनिक ट्रेड का विश्लेषण किया। क्या वॉकर केसलर और कॉलिन्स से मिलकर L.A. चैंपियनशिप प्रतिद्वंद्वी बन सकता है? मॉडल से पता चलता है—सवाल है, कि क्या सिर्फ स्टार ही परफेक्ट होते हैं?