ब्रुक्लिन के कंक्रीट कोर्ट्स पर बड़े डेटा साइंटिस्ट ने देखा कि स्पर्स का #2 ड्राफ्ट पिक भाग्य ही नहीं, बल्कि 18,000 सिमुलेशन के आधार पर पोस्टीरियर प्रोबेबिलिटी थी।

वेम्जेल का ट्रेड मूल्य सचमुच सबसे कम नहीं है—यह भावनाओं और पुरानी कहानियों से गलत तरीक से मूल्यांकित हो रहा है। पाइथन-आधारित मॉडल्स से मैंने प्रमाणित किया कि उसकी वास्तविक कमाई NBA/प्रीमियर लीग के प्रदर्शन से बहुत अधिक है।

चिकागो के डेटा एनालिस्ट ने 5 साल के NBA मॉडलिंग के बाद पाया कि हार्पर और कैसल सिर्फ़ स्कोरर नहीं, बल्कि ऑफ-बॉल के अंधेरे में मैजिक के वास्तु हैं।

मैंने एआई के साथ फुटबॉल के परिणामों की भविष्यवाणी की है, पर सबसे खतरनाक कमजोरी गणित में नहीं, बल्कि संस्कृतीय पक्षपों में है। पाँच अदृष्ट संकेतों को उजागा।

चिकागो के डेटा साइंटिस्ट के रूप में, मैंने सोवुन के प्रति शीर्ष स्टार्स के मुकाबले डिफेंस प्रदर्शन का विश्लेषण किया। हाइलाइट्स से ज्यादा, स्पेसियल कंट्रोल, पूर्वानुमान और सिस्टम बुद्धि पर ध्यान केंद्रित।

एक पूर्व NBA डेटा विश्लेषक के रूप में, मैं वागा के $27M के समझौते के पीछे चौंकाने वाली संख्याओं को समझता हूँ। उनके PER, BPM, DPM और ON/OFF मापदंड सभी शीर्ष 200 में नहीं हैं—फिर भी वो स्टार की तरह मुआबरा पाते हैं। क्या यह मार्केट में होशियारी है, या सिर्फ़ गलत हिसाब?

15 सालों से NBA के डेटा का विश्लेषण कर रहे हूँ। स्पर्स की समझदारी में अब तक कमजोरी है। प्रभावशाली मौकों पर 'दिखने' वाला प्रभाव ही मैच बदल सकता है। पढ़ें कि क्यों एक 'डरहीन' खिलाड़ी का मौजूदगी महत्वपूर्ण है।

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, मैंने NBA ओड्स पर मॉडल बनाए हैं। पैंसर्स की चैंपियनशिप सिर्फ संभव ही नहीं, बल्कि सामाजिक समझदारी के लिए आदर्श है।

एनबीए ड्राफ्ट की हर धड़कन का विश्लेषण करने वाले डेटा विश्लेषक के रूप में, मैंने स्पार्स के 06.19 ट्रायआउट सूची को समझा। शीर्ष 14 नामों की कमी? यह लापरवाही नहीं—यह प्रणाली है। मुद्दा: पुनर्निर्माण में संकेत क्या है?