एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में, मैंने देखा कि 'हॉट स्ट्रीक' का भाव सिर्फ एक मिथक है—आँखों की भावना से नहीं, सांख्यिकी से होता है। प्रोबेबिलिटी ही असली फायदा है।

बास्केटबॉल को सांख्यिकीय संगीत के रूप में देखते हुए, मैंने पाया कि जीरो स्टील्स और जीरो ब्लॉक्स कभी भाग्य नहीं होते—यह पैटर्न है। प्लेऑफ में, 12 बदमज़ा हुई टरनओवर्स चैम्पियनशिप के 3 गुप्रण कोड बताते हैं।

एक शिकागो डेटा साइंटिस्ट ने 12 साल के NBA प्लेऑफ़ के डेटा का विश्लेषण किया, और पाया कि 'गर्म' स्ट्रीक्स की मानसिक भ्रम है — वास्तविक फायदा प्रायिकता के विचलन में है, न कि प्रवृति में।

एक डेटा एनालिस्ट के रूप में, मैंने देखा कि एनबीए के प्लेऑफ़ में जीति, अनिविटेबिलिटी और साइलेंट टेंशन जैसे पैटर्न होते हैं, जो कि संयोग नहीं, बल्कि मॉडल का परिणाम है।

चिकागो के डेटा साइंटिस्ट ने देखा कि घर्म पर 97% जीत होने का मजाका, पर दूर पर सब कुछ समाप्त हो जाता है। यह भाग्य नहीं, सिस्टम की समस्या है।

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।

ओकलाहोमा सिटी थंडर के चैंपियनशिप के मौके को बचाने के लिए प्रत्येक मैच पर दबाव है। मैंने डेटा मॉडल से समझा है कि अगर अब जीता नहीं, तो कभी सफलता का मौका होने की संभावना कम होगी।

फिलाडेल्फिया 76ers ने चोटिल तारों के साथ जुए में हाथ डाला है, हालांकि कर टैक्स की सीमा पर पहुंचने के खतरे हैं। मैं, एक लंदन-आधारित स्पोर्ट्स डेटा विश्लेषक, प्रमाणों के माध्यम से समझता हूं कि यह कैसे 'बेजियन संभावना' की प्रणाली में प्रयोग होता है।

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, मैंने लीब्रोन जेम्स के 3 स्वीप और कोबी ब्रायंट के 4 स्वीप के पृष्ठभूमि का विश्लेषण किया। संख्याएँ ही सच्चाई बताती हैं, मनोवृत्ति नहीं। पढ़ें कि कैसे प्रदर्शन-आधारित मॉडल सतह पर हुए 'असफलता' में गहरा सच छुपाते हैं।