분석가들이 왜 지는가

순수 분석의 신화

나는 숫자만 많으면 승리를 예측할 수 있다고 생각했습니다. 하지만 옵타의 트래킹 데이터와 NBA 플레이-바이-플레이 모델로 작업한 뒋, 놀라운 사실을 깨달았습니다: 가장 분석적인 분석가들이 지는 이유는 어리석해서가 아니라, 너무 적게 보이기 때문입니다. 그들은 점프 비율과 고립 공격에 집착하며, 전환 방어 신호를 놓칩니다—경기가 이기거나 지는 조용은 침묵 속에 있습니다.

부족한 세 번째와 네 번째 선택

샌안토니오의 수비는 스타들에 대한 문제가 아닙니다. 공간, 전환 속도, 역할 유동성입니다. 분석가들이 고립된 득점이나 전통적 박스 스코어에 집착할 때, 에이트 팀이 전환 중 약한 측면 커버리지를 어떻게 활용하는지 간과합니다. 이건 선수 문제보다 모델의 시야입니다. 스퍼스는 세 번째나 네 번째 옵션이 필요하지 않습니다. 그들은 침묵을 무기로 삼아 움직임을 통해 혼돈을 만들어냅니다.

데이터는 당신이 보이는 것을 보지 않습니다

나는 방어 압력 하에서 72% 효율로 스리포인터를 가중치하는 예측 모델을 만들었습니다. 누가 먼저 슈팅했느냐에 기반해 승리를 예측했지만, 매번 틀렸습니다. 왜일까요? 인간의 직관은 여전히 전환 공간에서 모델이 보지 못하는 움직임과 리듬에 이깁니다.

진정한 우위는 분석이 아니라, 패스 사이의 침묵을 읽는 것입니다—알고리즘이 충분히 게임을 관찰하기 전까지 포착하지 못하는 미세 조정입니다.

잠음의 우위

이기려면 더 많은 통계가 필요하지 않습니다—당신은 아무도 주목하지 않을 때 코트가 속삭하는 소리를 들어야 합니다.