Sebagai analis data asal Chicago, saya mengungkap bahwa kehebatan Butler dan ledakan Curry di playoff bukan keberuntungan—tapi matematika. Statistik nyata dari 200+ pertandingan membongkar rahasia di balik yang terlihat seperti sihir.

Analisis statistik murni sering gagal karena mengabaikan sinyal defensif halus—seperti spacing, rotasi, dan dinamika peran. Ini bukan soal bintang, tapi apa yang tak terlihat oleh model.

Seorang analis berbasis data mengungkap bagaimana Alexander dan Williams menang bukan karena hiperbola, tetapi melalui kecocokan diam dalam statistik Opta dan kepercayaan Bayesian—tanpa emosi, tanpa sorotan.

Analisis data berbasis model statistik dari London mengungkap bahwa nilai pasar Wemzel tidak sedang anjlok—ia salah dihargai oleh narasi emosional, bukan metrik nyata.

Seorang analis dari Chicago mengungkap pola terselub di babak playoff NBA dengan Python dan visualisasi panas. Data tak berbohong—ia lebih percaya pada angka daripada intuisi pelatih.

Sebagai mantan analis NBA dengan pendekatan Bayesian, saya temukan bahwa tim underdog menang bukan karena keberuntungan, tapi karena pola data tersembunyi yang diabaikan industri.

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.

Mengapa tim dengan model paling canggih justru kalah? Tiga sinyal defensif yang diabaikan—ritme transisi, bukan poin atau bintang—mengungkap kelemahan sistemik yang hanya data bisa deteksi.

Sebagai analis NBA berbasis di London, saya teliti mengapa Matherin catat plus-minus negatif di game penentu. Bukan karena performa buruk, tapi konteks permainan dan rotasi tim yang memengaruhi data. Temukan alasannya hanya di sini.