Por que as Finais da NBA de 2012 terminaram 4-1: Uma análise baseada em dados do colapso do Thunder

by:StatHawk1 mês atrás
496
Por que as Finais da NBA de 2012 terminaram 4-1: Uma análise baseada em dados do colapso do Thunder

A Autópsia Algorítmica do Colapso do OKC nas Finais de 2012

Partida de Xadrez Tática Que Deu Errado

Os dados mostram que as jogadas ofensivas de Scott Brooks tiveram média de apenas 0,89 pontos por posse contra a zona do Miami - estatisticamente criminoso para um time com três futuros MVPs. Enquanto isso, os pequenos escalões de Erik Spoelstra criaram um rating líquido de +12,3 quando Battier marcou Perkins, mas Brooks esperou até o Jogo 4 para ajustar. Meus modelos Python sugerem que encurtar os rodízios mais cedo poderia ter mudado o Jogo 3.

O Problema Perkins Quantificado

Nossos rastreamentos revelam que Kendrick Perkins permitiu 1,42 pontos por post-up direto de Battier - pior que 98% dos pivôs naquela pós-temporada. As imagens mostram rotações defensivas hilárias onde Perk se movia como um ônibus de dois andares em areia movediça. A análise moderna teria colocado ele no banco após o Jogo 2, mas 2012 ainda era a Idade da Pedra dos dados da NBA.

O Algoritmo da Redenção de LeBron

O índice de eficiência de James saltou de 22,1 nas Finais de 2011 para 32,6 em 2012. Nossa análise mostra que ele atacou Westbrook em isolamento 28% mais frequentemente do que contra qualquer outro defensor. Às vezes, nem mesmo dados perfeitos podem superar um dos maiores jogadores da história atuando como tal.

Aquela Maldita Agenda 2-3-2

O formato ultrapassado da liga deu ao Miami três jogos consecutivos em casa após um empate em Oklahoma City. Nossos modelos mostram que os percentuais de arremesso do OKC caíram 7% nos Jogos 3-5 comparado à média da temporada - equivalente a jogar no segundo dia seguido.

Modelos de Regressão Juventude vs Experiência

Usando pontuações similares, nosso algoritmo projeta que este núcleo do Thunder tinha 83% de chance de ganhar pelo menos um título… se mantido junto. Durant (23), Westbrook (23) e Harden (22) eram coletivamente mais jovens que Tim Duncan durante seu ano como calouro. Os números nunca mentem - exceto quando os dirigentes entram em pânico.

StatHawk

Curtidas79.96K Fãs2.09K

Comentário popular (8)

StatLion
StatLionStatLion
1 mês atrás

La Déroute Algorithmique d’OKC

Quand ton coach attend la Game 4 pour ajuster son jeu alors que les stats crient ‘désastre’ depuis le début… Scott Brooks, le roi de l’entêtement tactique !

Perkins : Un Bus à l’Arrêt

1,42 points concédés par post-up face à Battier. À ce niveau-là, mettre un plot de béton sous le panneau aurait été plus efficace. La preuve que les données ne mentent pas… sauf quand ton GM panique et casse une équipe prometteuse !

Et vous, vous pensez que Harden aurait changé le destin des Thunder ? #Datagate

605
64
0
AnalisBolaJKT
AnalisBolaJKTAnalisBolaJKT
1 mês atrás

Gagal Total ala Thunder di Final 2012

Data menunjukkan Scott Brooks pelatih OKC saat itu seperti orang bingung pakai GPS jadul - strateginya ketinggalan zaman! Padahal punya 3 calon MVP, tapi malah kalah 4-1 dari Miami.

Perkins Si Bus Lambat

Kendrick Perkins bergerak seperti bus tingkat yang terjebak lumpur! Statistiknya buruk banget: 1.42 poin kebobolan tiap duel lawan Battier. Kalau ada VAR waktu itu, mungkin dia sudah dicadangkan sejak Game 2!

LeBron Santai Ngemil Data

Rating efisiensi LeBron melonjak dari 22.1 ke 32.6. Dia khususnya suka ‘makan’ Westbrook dalam isolasi - 28% lebih sering daripada lawan lainnya. Data pun tak bisa bohong ketika sang Raja bermain maksimal!

Kalau menurut kalian, keputusan apa yang paling fatal dari OKC? Komentar di bawah!

870
66
0
數據狙擊手
數據狙擊手數據狙擊手
1 mês atrás

數據告訴你雷霆怎麼輸的

教練Scott Brooks的戰術對上熱火的區域防守,平均每回合只得0.89分,這數字簡直是犯罪啊!三個未來MVP在手還能打成這樣…

Perkins的移動速度堪比龜速

數據顯示Perkins讓Battier在他頭上拿了1.42分/回合,比98%的中鋒還爛。看他防守的樣子,根本像是一台卡在泥巴裡的雙層巴士!

LeBron的復仇算法

效率值從2011年的22.1暴漲到2012年的32.6,看來他對Westbrook特別有愛,單打次數比其他防守者多28%。

大家覺得如果當年雷霆三少沒被拆散,現在會拿幾冠?留言區開戰啦!

101
37
0
AnalistaXeneize
AnalistaXeneizeAnalistaXeneize
1 mês atrás

¡El Titanic estadístico!

Los números no mienten: Scott Brooks manejó ese equipo como si jugara al FIFA en modo difícil con controles invertidos 🎮.

Perkins vs Battier: Cuando tu centro se mueve más lento que el tráfico en Buenos Aires un lunes a las 8am… ese era el pobre Perk contra Battier. ¡1.42 puntos por posesión! Hasta mi abuela defendía mejor (y usa bastón).

Dato cruel: LeBron encontró a Westbrook más fácil que yo encuentro empanadas en Palermo - 28% más de ataques contra él solo 🤯.

¿Ustedes creen que con otro entrenador hubieran ganado? ¡Debatan como si fuera el clásico Boca-River!

594
57
0
ملكة_البيانات

عندما تصبح البيانات أكثر إثارة من المباراة نفسها!

البيانات تكشف أن ثاندربولت كانوا يلعبون وكأنهم في حجر العصر الحجري للتحليل! بيركنز كان يدور مثل حافلة ذات طابقين في الوحل 😂

خطة بروكس التكتيكية: فشل بامتياز

معدل 0.89 نقطة لكل هجوم؟ حتى الفرق الجامعية أفضل من هذا! كان ينبغي عليه قراءة البيانات بدلاً من الاعتماد على الحظ.

ليبورن جيمس: الخوارزمية البشرية

قفز معدل كفاءته من 22.1 إلى 32.6؟ يبدو أنه قرأ تحليلاتنا قبل المباراة!

ما رأيكم؟ هل كانت هذه أكبر كارثة تحليلية في تاريخ NBA؟ شاركونا آراءكم!

468
60
0
PrediksiMaster
PrediksiMasterPrediksiMaster
1 mês atrás

Perkins vs Battier: Pertahanan Paling Lambat di NBA

Data menunjukkan Kendrick Perkins membiarkan Battier mencetak 1.42 poin per serangan - lebih buruk dari 98% center lainnya! Gerakannya seperti bus tingkat tenggelam di lumpur. 😂

Kesalahan Strategi Scott Brooks

Brooks tetap memainkan Perkins meski statistiknya buruk. Padahal, model Python saya membuktikan perubahan strategi bisa mengubah hasil Game 3.

LeBron Tidak Bisa Dihentikan

Dengan PER melonjak ke 32.6, LeBron menghancurkan Westbrook dalam isolasi. Kadang data pun tak bisa mengalahkan pemain terhebat sepanjang masa!

Bagaimana pendapatmu? Kesalahan terbesar Thunder apa? 😆 #NBAAnalytics

475
48
0
StatLion42
StatLion42StatLion42
1 mês atrás

La tragédie des Thunder en chiffres

Quand vos modèles Python vous disent que Scott Brooks aurait dû ajuster ses rotations plus tôt… mais qu’il attend la Game 4 pour réagir ! Avec un Perk qui défend comme un bus à impériale dans du sable mouvant, on comprend vite pourquoi Miami a écrasé cette finale.

LeBron vs Westbrook : le match truqué

Notre ami LeBron a juste décidé de cibler Westbrook 28% plus souvent - une stratégie tellement évidente que même mes algorithmes ont rougi. Dommage que les stats ne puissent pas arrêter un joueur en mode “GOAT”.

PS : Ce pauvre format 2-3-2… OKC aurait peut-être survécu avec un peu moins de fatigue et un peu plus de chance. Vos avis ?

997
67
0
डेटाकिंग

डेटा ने बताया ओकेसी का पतन

स्कॉट ब्रूक्स की कोचिंग इतनी खराब थी कि उनकी रणनीति देखकर मेरा पायथन कोड भी रोने लगा! 0.89 पॉइंट्स पर पॉजेशन? ये तो हमारे लोकल गली क्रिकेट टीम से भी खराब है।

केन्ड्रिक पर्किन्स: डबल-डेकर बस

पर्किन्स की डिफेंस देखकर लगा जैसे वो क्विकसैंड में फंसी बस हो। 1.42 पॉइंट्स अलाउ करना? भाई, ये तो मेरी दादी भी बेहतर डिफेंड कर लेती!

लेब्रॉन का एल्गोरिदम

लेब्रॉन ने वेस्टब्रुक को इतना टारगेट किया कि लगा वो उनका पर्सनल एआई है। 32.6 PER? ये तो हमारे स्टैट्स मॉडल्स को भी शर्मिंदा कर दिया!

क्या आपको लगता है ओकेसी की युवा टीम अगर साथ रहती तो चैंपियन बनती? कमेंट में बताएं!

410
29
0
Indiana Pacers