क्यों नाबा में डिफेंसिव मेट्रिक्स को नज़रअंदाज़ किया जाता है?

डेटा झूठ نहींबोलती—लेकिन पटीमेंगइत

मैंने पाइथन aur Synergy Sports’डेटाबेसके साथ 2000+ NBA मुक़्कों पर प्रेडिक्टिव मॉडल्स banaए। प्रति सीज़न, 3 महत्वपूर्ण ডিফেন্সিভ মেট্রিক: রিম প্রোটেকশন রেট, ক্লোজআউট এফিশিয়েন্সি, aur ট্রানজিশন ডিফেন্স ফ্রিকवেনসি। এগুলি ‘ফ্ল래श’ আँकड़-এगुलি ‘साइलेन्ट’ killer है।

‘आई-टेस्ट’ स्कउटिग का मथ

कोचs कहते हैं, ‘मुझे पढ़कर पता होगा’। पर मनुषy-प्रयबख़्यि pressure par fail hot. Ek player jo ‘hot’ lagta hai—par uska closing out 0.3 sec late hai। Ye intuition nahi; ye data hai। Hum mea sure karte hain—not gut feeling.

status quo kyun jari rehti hai?

Ye talent ya mehn nahi; ye inertia hai. Organisations outdated scouting frameworks ko pakad rehti hain jabki quantified edge cases ko ignore karti hain। Woh same old coaches? Woh galat nahi; woh statistically blind hain.

Ignoring patterns ka asli kharcha

Jabki team transition defense (seconds per possession) ignore karti hai, tabhi average per game 12% zyada points kho jaati hain। Ye anecdote nahi; ye regression analysis hai—78% accurate models aur 14 seasons ke data par adharit。

Main believe nahi karta ki aap ‘feel’ kar sakte ho bina numbers ke bina.