एक डेटा विश्लेषक के रूप में, मैंने देखा है कि कैसे खराब प्रशिक्षण प्रणाली सबसे प्रतिभाशाली खिलाड़ियों को भी नष्ट कर सकती है। कुमिंगा की स्थिति में, सिर्फ वही करना जो पसंद है—यह सच्चाई से दूर है।

एनबीए के डेटा विश्लेषक के रूप में, मैंने देखा है कि सांख्यिकी कैसे छिपे पैटर्न उजागर करती है। स्टेफ कर्री के 'अनदेखा टूर' पर पोस्ट, सिर्फ हॉबी पोस्ट नहीं, बल्कि एक संकेत है। जानिए कि यह महत्वपूर्ण क्यों है, और मनोवैज्ञानिक पकड़ कैसे हमारे मूल्यांकन को प्रभावित करती है।

लेब्रन, कर्री और डुरांट के कैरियर के अंत में 'विरासत' और 'चैंपियनशिप की प्रामाणिकता' पर चर्चा तेज हो गई है। मैं, 5 साल से NBA के प्रवृत्ति मॉडलिंग करने वाला डेटा विश्लेषक, कहता हूँ: संख्या-आधारित मतदान को पीछे छोड़कर, इतिहास ही सबसे सही मुकदमा सुनना होगा।

लंदन स्थित NBA डेटा विश्लेषक के रूप में, मैंने वॉरियर्स के युवा प्रयोग को सख्त आंकड़ों के साथ ट्रैक किया। हाइप के पीछे सच्चाई, कुछ प्रभावशाली प्रदर्शन, और महत्वपूर्ण समझदारी—इसमें सब कुछ है।

एमआईटी के डेटा वैज्ञानिक और NBA एनालिटिक्स विशेषज्ञ के रूप में, मैं 2018-19 के सीज़न में क्ले थॉम्पसन की प्रतिभा को संख्याओं से समझाता हूँ। हाइलाइट्स से ज़्यादा, सच्चाई पीछे है।

एनबीए डेटा विश्लेषक के रूप में, मैं समझाता हूँ कि हैरी के साथ गोल्डन स्टेट के फिट पर सवाल उठाने वालों की गलती क्या है। सैक्रामेंटो में उनके रुकोय प्रदर्शन में 49% शॉटिंग, 40% तीन-पॉइंट, प्रभावशाली प्रदर्शन—यही है सच।

5 साल के NBA फ्रंट ऑफिस डेटा विश्लेषण के बाद, मैं स्पष्ट करता हूँ कि क्यों जोनाथन कुमिंगा वॉरियर्स से चले जा सकते हैं। प्रतिभा की कमी नहीं, बल्कि मिनट, मेल-चलन और सैलरी सीमा है।

लंदन स्थित खेल डेटा विश्लेषक के रूप में, मैंने मॉडल चलाए हैं। संख्याएँ झूठ नहीं बोलती हैं: स्टीफन कर्री की विरासत पहले से हीऐतिहासिक है। लेकिन क्या अंतिम पर्चा चार खिताबों पर समाप्त होगा? मैं प्रशंसकों के हृदय के गणित, 'बरबाद साल' के मिथक, और यह समझने की कोशिश करता हूँ कि सटीक स्टैटिस्टिकल प्रोफ़ाइल क्यों पूरी तरह से मनुष्यों की प्रतीक्षा को मुक्ति प्रदान नहीं करती है।

एनबीए की डायनेस्टी खत्म होने के बाद भी, भाई बास्केटबॉल का सपना जिंदा है। मैं, एक डेटा विश्लेषक, स्कूल के समय के प्रतीक्षा में हूँ — क्योंकि प्रतिभा, प्रतिबद्धता, और सच्ची प्रेम ही सच में महत्वपूर्ण है।