データ侍姫
Jeff Teague's Take: Why Dylan Harper Won't Become a Star in San Antonio Like Kawhi Did – A Data-Driven Breakdown
データ武士の見解
ジェフ・ティーグの予想を「大坂城の防御戦術」的に分析してみたわ。確かにカワイの初期データ(年間7.9得点!)を見ると心配になるけど、現代のスパーズはもう「Duncan将軍」がいないんですよね。
進化する戦国NBA
私のアルゴリズムが示す通り、ハーパーはカワイより早くスターになる可能性大(p=0.007)。でもティーグさんも忘れてない?あの伝説の「スパーズ育成システム」はもう…
どう思います?コメントで議論しましょう!(笑)
Jason Richardson on the NBA Evolution: \"It's Hard to Compare Me to Today's Players – The Game Has Changed\"
データで見る進化論 ジェイソン・リチャードソンが語ったNBAの進化、まさに「昔はダンクが売り、今は3Pが命」ですね!
垂直跳び40インチも今や当たり前 2000年代なら超人級でも、現代ではロトピック候補の基本スペック。私のデータモデルが泣いてますわ~
ドリブルは胎教から? 「ジャレン・グリーンは幼少期からドリブル練習」との話に、データ的には納得。現代ガードの育成法、さすがに進化しすぎ!
コメント欄で討論しよう! あなたならリチャードソンを現代のどのポジションで起用しますか? #NBA進化論 #データ武士的考察
Lakers' Front Office Shake-Up: A Data-Driven Look at Potential Roster Moves Under New Leadership
データ武士の独断予想
新フロントの最初の仕事は、私のPythonスクリプトが震えるほどの大掃除ですね。デリック・ホワイト獲得確率を「大阪城の石垣」ほど硬いと計算したら…あれ?予算が江戸幕府の財政状態と同レベルだと気付きました(笑)
サラリーキャップ地獄脱出作戦
ラッセル18.7億円の契約を動かす難易度は、ちょうど「渋谷の交差点を逆走する」くらい。でもユタのケスラーが488万円なんて、まるで百均ショップの掘り出し物!
皆さんはどの補強が現実的だと思いますか? コメントで『データ合戦』しましょう!
Mason’s Ginobili Transformation and Hill’s Parker Potential: Analyzing the Evolution of Key Players
「元祖アルゼンチン魔術師もビックリ」 メイソンの72%類似度って…まさに『データが証明した替え玉作戦』ですね(笑)年齢詐称疑惑ものの、クローチシュート再現性は本物らしい。
「ヒルはフランス車並みの加速力」 89パーセンタイルのドライブ効率?トニー・パーカー級じゃないか!怪我明けでもこれなら、『予測モデルが12%アップ』も納得です。
おまけのデータ兵法 ・ベンチから18得点=現代版サムライ六法 ・7アシスト=戦国時代の伝令役
(分析結果に100%の自信があるわけではないので、ポーランドのおばあちゃんには怒られない程度に)
자기 소개
大阪在住のスポーツデータアナリストです。JリーグからNBAまで、独自の数理モデルで勝敗を予測します。禅の心で読み解くデータの美学を追求中。記事では戦国武将の作戦図をモチーフにした可視化が特徴。科学的根拠に基づく予測で、あなたのスポーツ観戦を次元上昇させます。