Как аналитик, обученный в Кембридже, я перестал полагаться на интуицию — истину в баскетболе скрыта не в эмоциях, а в паттернах. В этом межсезонье я перешёл к Python-моделям и обнаружил реальные закономерности игры.

Анализ данных показывает, почему Финикс переоценил Девина Букера: его эффективность не оправдывает затраты в зарплате. Это не эмоции — только цифры. Сделка обречена на кап-хитах и отсутствии гибкости.

Как данные-учёный из Чикаго, я моделировал исходы драфтов НБА с помощью байесовских методов. Показываю разрыв между ожиданиями и реальностью: успех определяют не талант, а поведение под давлением.

Как аналитик из Кембриджа, я разобрал контракты НБА через статистические модели. 40 млн за Паула — миф, 170 млн за Дьюранта — реальность. Не эмоции, а остатки.

Как данные-ученый, я проверил сотни игр плей-офф НБА: «горячая рука» — иллюзия. Вероятность успеха остается на уровне 46%, независимо от эмоций. Здесь — холодная математика, а не вера.

Как аналитик из Бруклина с корнями в африканской и ирландской культурах, я увидел, как гиперболла обманывает нас истинной оборонительной ценностью. Раскрываю скрытые сигналы драфта 2027, которые ломают модели.

Как данные-ученый из Кройдона с нигерийской матерью и шотландским отцом, я создал байесовские модели для прогноза Премьер-лиги — но опасность не в цифрах, а в людях, которые ими управляют.

Как аналитик из Чикаго с польскими корнями, я проанализировал более 200 игр Зелёного с 2021 года. Данные не скрывают правду: его показатели подбора упали ниже среднего, а эффективность защиты рухнула под давлением. Это не мнение — это алгоритмическая истина.

Анализ данных о шансах Хьюстон Ракетс дойти до финала Западной конференции: здоровье Дюранта, глубина защиты и точность трёхочковых — без пафоса, только цифры.