케임브리지에서 훈련받은 데이터 분석가로서, 나는 직관보다 통계를 신뢰했다. 듀랑트의 성공은 감정이 아닌 수치적 패턴에서 비롯된다. 이 휴식기, 나는 신화를 버리고 파이썬 모델에 집중했다.

데이터 기반 분석으로 밝혀진 바이너리 트레이드. 버커의 효율성과 캡 히트 제약을 무시한 선즈의 과대평가가 거래를 망가뜨렸습니다. 감정이 아닌 수치만이 진실입니다.

시카고 출신 데이터 과학자가 베이지안 모델로 분석한 NBA 드래프트 예측의 실체. 체력만으로 성공을 보장하는 것은 오해이며, 압박 속에서 결정된 행동이 진정한 확률을 만든다.

케임브리지 출신 데이터 기반 스포츠 분석가가 NBA 계약을 통계 모델로 해석합니다. 감정이 아닌 잔여값만이 진짜 가치를 말해줍니다.

NBA 플레이오프에서 핫스티크가 성공을 보장한다는 신화를 통계로 해체합니다. 베이지안 모델과 실전 데이터를 통해, 순간적인 득점은 단지 잡음일 뿐임을 증명합니다.

브루클린에서 자란 데이터 과학자로서, 전통적인 스카우팅이 가리는 방어 신호를 기계 학습으로 분석합니다. 2027년 드래프트의 숨겨진 세 가지 방어 지표를 드러내며, 팀들이 왜 실력이 아닌 편타 스타일을 우선시하는지 밝힙니다.

클런던에서 자란 데이터 과학자로서, 나이지리아 어머니와 스코틀랜드 아버니의 영향 아래 만든 베이지안 모델은 통계가 거짓을 말하지 않지만, 알고리즘을 신뢰하는 인간의 편견이 진정한 위험입니다.

시카고 출신 데이터 분석가로서, 폴랜드 혈통과 수학적 사고로 2021년 이후 200경기 이상을 분석했습니다. 그린의 리바운드율과 방어 효율은 데이터가 말해주는 진실입니다—감정이 아닌 알고리즘의 결과입니다.

휴스턴 로키츠의 서부 결승 진출 가능성은 듀랑트의 건강, 팀의 깊이, 그리고 3점 일관성이라는 데이터 기반 분석으로 판단됩니다. 환상이 아닌 확률이 답입니다.