चिकागो के एक डेटा विश्लेटर ने देखा कि बटलर की डिफेंसिव स्विच और करी के प्लेऑफ़्फ़ स्टैट्स कोई मैजिक नहीं, बल्कि मैथ है। 200+ मैचों के 87% सट्राइट एक्यूरेसी से, हमने प्रदर्शित किया कि 'जादु' पीछे का सच्चाई।

ब्रुकलिन के डेटा साइंटिस्ट ने देखा कि NBA में सबसे तर्कसंगत विश्लेषक क्यों हारते हैं? बॉक्स स्कोर पर भरोसी करने से डिफेंसिव सिग्नल्स—जैसे स्पेसिंग और ट्रांजिशन—अनदेखे जाते हैं।

एक डेटा-ड्रिवन विश्लेषक के रूप में, मैंने देखा कि एलेक्सेंडर और विलियम्स कैसे जीते हैं—शोर से नहीं, बल्कि मापों की चुपचुपान से। यह सफलता महसूल का परिणाम है, सांख्यिकीय भरोस का संगठन है।

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 एक डेटा एनालिस्ट ने पायथन और हीटमैप्स की मदद से NBA के प्लेऑफ़्फ़् सीजन के छुपे पैटर्न को समझा—डेटा कभी झूठ नहीं बोलता, कोच्स की महसूस पर इसका सच्चाई सामने।

एक पूर्व एनबीए विश्लेषक के रूप में, मैंने देखा है कि कमजोर टीमें की जीति सामान्य बुद्धि के कारण नहीं, बल्कि 숨ित डेटा पैटर्न्स के कारण होती है। यह प्रसंग 3 सांख्यिकीय संकेतों को समझाता है, जिन्हें समुदाय उपेक्षा करता 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।

नासा के सबसे बुद्धिमान विश्लेषक क्यों हार जाते हैं? यह लेख ट्रांजिशन डिफेंस की मौन सिग्नल को प्रकट करता है—सिर्फ़ स्टैट्स या स्टार प्लेयर्स की बजाय, डेटा के माध्यम से।

लंदन स्थित NBA डेटा विश्लेषक के रूप में, मैं खतरनाक प्ले-ऑफ गेम में 00 नंबर मैथरिन के नकारात्मक प्लस-माइनस को समझता हूँ। क्या यह खराब प्रदर्शन है? या सिर्फ बुरी उपयोग की स्थिति? समय, भूमिका और संघटन प्रभाव को समझें।