डेटा साइंटिस्ट के रूप में, मैंने देखा है कि सिड्रिक35 और यांग हैंसन को स्काउटिंग के पारंपरों के कारण नज़र में छोड़ दिया गया है। उनकी स्थानीय गति, क्षैतिजलम्प, और प्रतिरोधी क्षमता—यह हाइप नहीं, संख्याओं की सच्चाई है।

थॉमस सिबर केवल लंबे नहीं हैं—वह एक सांख्यिकीय अपवाद हैं। 228.6 सेमी की लंबाई, 53.2% प्रतिरोध प्रभाव, और स्पेसिंग की अद्भुत समझ के कारण, वह हाइप की जरूरत नहीं, बल्कि सटीस्टिक्स का प्रतिनिधित्व करते हैं।

2015 के एनबीए ड्राफ्ट में ज़हाई की 60वें से 82वें स्थिति पर गिराफ़ क्यों हुई? यांग हैंसन का उत्थान केवल संयोग नहीं, बल्कि सांख्यिकीय सच्चाई है।

एमआईटी के डेटा साइंटिस्ट के रूप में, मैंने सात साल नाबा के डिफेंसिव स्टैट्स को समझने में बिताया। रिम प्रोटेक्शन, क्लोजआउट एफिशिएंसी और ट्रांजिशन डिफेंस पर कोई ध्यान नहीं करता—यही सच्चाई है, पर हर टीम महत्वपूर्ण मेट्रिक्स को 무시 करती है।

2025 एनबीए ड्राफ्ट के 100 सर्वश्रेष्ठ प्रतिभाओं का सटीक विश्लेषण। मैंने 30 से अधिक विशेषज्ञों के मॉक ड्राफ्ट को समझा है, सही पैटर्न, छुपे हुए सितारे, और 'फेल' होने की संभावना कम प्रतिभाओं को पहचाना है।

यांग हानशेन अगले NBA ट्रायआउट के लिए रवाना हो रहे हैं। मैंने प्रोजेक्शन मॉडल्स और टीम की जरूरतों के आधार पर संभावना का विश्लेषण किया है। थंडर और बुल्स सबसे संभावित प्रतियोगी हैं—आइए संख्याओं में मतलब की पहचान करें।

एमआईटी के डेटा विश्लेषक के रूप में, मैंने नबा के खिलाड़ियों के प्रदर्शन का मॉडल बनाया है। पता चला कि सीधे मिनटों की संख्या ही सफलता की प्रमुख वजह है, न कि पहले राउंड में चुने जाने का 'मामला'।

एक डेटा विश्लेषक के रूप में, मैंने ESPN के लिए NBA ड्राफ्ट पर भविष्यवाणी मॉडल बनाए हैं। फ्रेंच मीडिया के 'फ्लैग #1, यांग हंशेन #22' वाले मॉक ड्राफ्ट पर सतही सोच से परे की समझ प्रस्तुत करता हूँ।

एक डेटा विश्लेषक के रूप में, मैंने देखा है कि आँकड़े कहानी कैसे बुनते हैं। परंतु कार्टर-ब्रायंट का प्रोफाइल—शांत, परंतु स्पष्ट—इससे अधिक है। जानिए कि 10वें स्थान पर चुने जाने की संभावना क्यों सिर्फ़ गणित से नहीं, मनुष्य-दृष्टि से हो सकती है।