データで見る湖人

データで見るプレイオフ

ここはファン同士の喧嘩場でも、Memeの巣窟でもありません。論理とバスケが交差する場所です。

私はESPNやプライベート賭け会社向けに予測モデルを開発してきました。学歴はインペリアル・カレッジ・ロンドンの統計学。主観？ゼロ。ただデータだけ。

もしレブロンの年齢やダビスの守備不足について議論したいなら、他へどうぞ。ここは箱根記録クラスタリングでチーム化学を分析したり、xG（期待得点）でシュート効率のトレンドを追ったり、回帰モデルでプレーオフ準備度を比較する場です。

シンプルに、正しく。

パラレル観戦の意味

試合に敗れたとき、ファンは感情的になりますよね？私もそうです。でも私はツイートではなくPythonスクリプトで処理します。

パラレル観戦とは、自分のチームに対する偏見なく他のチームを客観的に評価できる仕組みです。まるで自らのモデルを現実結果で検証しているようなものです。

例：デンバーの速攻型オフェンスはプレーオフ圧力下でも持続可能か？ブルックリンの守備は正規戦成績以上に持続可能か？そして最も重要なのは：バン・アデバヨ不在でのマイアミが終盤に耐えられるか？

eFG%、TOR、ORB%、TS%といったキーメトリクスを使って各シリーズを分解します。ごちゃごちゃした話はありません。パターンだけを見ます。

人間性 vs アルゴリズム

皮肉なことに、高度な分析であっても人間行動が予測を狂わせます。

昨シーズン、オーランドはクラッチ時の成績が予想より18%上回りました。それは統計上の優位性ではなく、「クワン監督」による心理的準備法によるものでした。こうした「隙」はCSVファイルには現れません。

そのため私が共有するのはモデル出力（週次更新）だけでなく、行動上の異常にも注目します：歴史的トレンドと一致しない好調期；怪我によるチーム構造への影響；SNS感情変化と試合結果との相関（本当です）などもチェックします。

コードに直感を置き換えるわけではありません。両者を調整することが大事なのです。