Sebagai ilmuwan data yang membangun model prediktif untuk draft NBA, saya melihat angka-angka berbohong. Cedric di #35 dan Yang di #59 bukan kebetulan—mereka outlier statistik yang tersembunyi oleh bias tradisional.

Thomas Sibber bukan sekadar pemain tinggi—dia adalah anomali statistik dengan 228,6 cm tinggi dan efek bertahan 53,2%. Kehebatannya bukan dari sorak, tapi ketepatan ruang, rebound konsisten, dan proteksi rim yang tenang.

Analisis data mendalam tentang turunnya Zhai Qi dari peringkat 60 ke 82 di Draft NBA 2015—bukan karena kurang bakat, tapi karena model prediktif gagal membaca profilnya. Sementara Yang Hansen naik, bukan karena lebih baik, tapi karena data bicara jujud.

Sebagai ilmuwan data dari MIT, saya telah menganalisis tujuh tahun pola tersembunyi dalam statistik pertahanan NBA. Metrik penting seperti perlindungan keranjang dan efisiensi closeout sering diabaikan—padahal data membuktikan dampaknya.

Sebagai ilmuwan data yang memantau draft NBA 2025, saya menganalisis lebih dari 30 papan ahli dengan algoritma konsensus berbobot. Temuan ini mengungkap tren mengejutkan — dari bintang tersembunyi hingga calon gagal. Ini bukan sekadar peringkat, tapi cerita berbasis data. Jika Anda suka analitik draft atau taruhan pemain baru, inilah panduan Anda.

Saat Yang Hanshen bersiap mengikuti tryout NBA berikutnya, saya analisis peluangnya menggunakan model prediksi berbasis data. Siapa tim yang paling mungkin merekrutnya? Temukan jawabannya di balik angka dan strategi tim.

Sebagai analis data MIT yang pernah membuat model prediksi NBA untuk tim profesional, saya buktikan: prestasi putaran pertama tak selalu menentukan. Pemain putaran kedua dengan waktu bermain nyata jauh lebih bernilai daripada pemain putaran pertama yang duduk di bangku cadangan. Simak alasannya.

Seorang analis data dari Chicago mengurai mock draft NBA dari media Prancis yang mengejutkan: Flagg dipilih no. 1, Yang Hanshen di posisi 22, dan Renauld hanya di no. 29. Apakah ini prediksi akurat atau sekadar keberanian editorial? Simak analisis berbasis data.

Sebagai analis data yang pernah membuat model Bayesian untuk taruhan sepak bola, saya melihat bagaimana angka bisa menggambarkan performa—tapi tidak ada yang sehalus profil Carter-Bryant. Simak kenapa proyeksi pemilihan ke-10-nya mungkin lebih dari sekadar tebakan.