A noite em que os Rockets escolheram Sheng Jing em 16 não foi um palpite—foi um cálculo silencioso. Os números revelaram seu futuro antes de qualquer holofare. Este é o verdadeiro modo de ver o basquete.

Como um cientista de dados da South Side de Chicago, vi como modelos de previsão confundem ruído com sabedoria. O que parece sorte é, na verdade, viés oculto em contratos e movimentos de elenco.

A troca de Durant por Green e Smith não é um movimento emocional—é uma reestrutura baseada em dados Bayesian. A carga fiscal diminui, a defesa melhora e a probabilidade de vitória surge com precisão cirúrgica.

Como ex-analista da NBA com mente bayesiana, descobri que os times subestimados vencem não por sorte, mas por padrões de dados ocultos. Este artigo revela os 3 sinais estatísticos ignorados pela indústria.

Como cientista de dados com experiência em análise esportiva, revelo por que Manu Ginóbili supera Harden e McGrady em momentos decisivos. Dados reais mostram que inteligência tática vence volume de pontos. Descubra o poder da tomada de decisão sob pressão.

Como cientista de dados que analisava jogos da NBA no meu apartamento em Chicago, vi como treinadores são elogiados ou criticados por emoção. Mas Ime Udoka? Seu sucesso com um time fraco não foi sorte — foi engenharia defensiva e pensamento sistêmico. Descubra o que os números revelam.

Como analista de dados que modela futuros da NBA para o ESPN, explico por que Cedric Coward — apesar de jogar apenas 6 jogos na última temporada — pode ser uma excelente escolha no 10º pick. Tamanho, arremesso e potencial defensivo o tornam um fenômeno raro.

Como analista de dados da NBA em Londres, desvendo por que Carter Bryant pode ser um grande acerto no draft de 2025. Sua defesa é estatisticamente valiosa — mesmo sem brilhar nos números tradicionais.

Como analista de dados esportivos com paixão pelo NBA, desvendo por que a estratégia dos Suns para envolver KD nos Timberwolves falhou. Confira os números por trás da crise de confiança e comunicação.