휴식 후 데이터로 전환한 이유

직관의 신화

나는 농구가 직관으로 이겨진다고 생각했다. 하지만 2018–2023년 동안 슈팅 데이터를 모델링하며 다른 패턴을 발견했다: 에이트 플레이어는 ‘클러치’가 아니라 효율 곡선이 압력 아래 깨지지 않아 승리한다. 듀랑트는 ‘맹렬’해서 올라가는 것이 아니라, 슈팅 선택이 통계적으로 최적화되었기 때문이다.

휴식기 리셋

지난 휴식기, 나는 판타지 서사나 환상에 빠져들지 않았다. 신화도 드라마도 없었다—오직 ESPN 추적 API에서 나온 원시 데이터만 있었다. 모든 점유, 모든 플레이어의 방출점, 모든 수비 위치—모두 파이썬으로 인코딩되었다. ‘직관’처럼 보였던 것은 실제로 명백한 회귀 분석이었다.

분석의 전환

내 편향? INTJ 성향에 의해 억제된 충동. 나는 예측하지 않고 분석한다. 추격하지 않고 관찰한다. 농구에서 감정을 벗어버릴 때 남는 것은 구조다: 18–22피트에서 47%의 유효 슈팅률? 그건 행운이 아니라, 시즌당 1400만 개의 데이터 포인트로 교정된 가능성이다.

왜 이것이 중요한가

이 게임은 이제 영웅이 아니다—벡터일 뿐이다. 만약 당신이 듀랑트를 신비롭게 쫓고 있다면, 당신은 모델을 놓치고 있는 것이다. 민담을 버려라. 숫자로 말하게 하라.