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।

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 Kuminga + मुडी + हिल्ड के बदले वेम्बान्यामा और कारुसो के लिए प्रस्तावित ट्रेड पर बेयसियन मॉडल चलाया। गणित कहता है—यह संतुलन से आगे है। जानिए कि कैसे संभावना हुए हीट पर अधिक महत्वपूर्ण होती है।

ह्यूस्टन रॉकेट्स पश्चिमी कॉन्फ्रेंस में दूसरे स्थान पर हैं — यह कोई भाग्य नहीं, बल्कि सटीक रणनीति का परिणाम है। मेरे डेटा-आधारित विश्लेषण के मुताबिक, समय समय पर सुगठित सुधारों के बजाय, महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धा में सफलता का स्रोत है।