Бывший аналитик НБА из Бруклина раскрыл, что победа «Сперс» в лотерее драфта — не удача, а результат математической модели на основе 18 000 симуляций. Интуиция ошиблась, алгоритм — прав.

Аналитик из Лондона с MSc по статистике раскрывает, почему реальная стоимость Вемзеля не падает — её недооценивают из-за эмоций, а не данных. Модели на Python показывают истинную ценность.

Анализ данных показывает, что Харпер и Кэстл создают голы не через дриблинг, а через движение без мяча — их пространство, временные интервалы и вероятность бросков переписывают правила игры.

Как данные-ученый из Кройдона с нигерийской матерью и шотландским отцом, я раскрываю пять скрытых рисков алгоритмической предвзрастности — справедливость исчезает, когда алгоритмы заменяют человеческое суждение.

Как аналитик из Чикаго я проанализировал игру Совуна против топ-игроков — без фанатской симпатии, только цифры. Узнайте, почему его игра превосходит статистику и как данные раскрывают истинный гений обороны.

Бывший аналитик NBA разбирает цифры: его показатели PER, BPM, DPM и ON/OFF — в нижней пятерке лиги. А платят как звезду. Это ошибка рынка или просто переплата за хайп? Давайте посчитаем с холодным расчетом.

Анализ данных с 2008 года показывает: в баскетболе важна не только техника, но и психологическое присутствие. Почему Спёрс теряют импульс под давлением? Ответ — в отсутствии лидера, который не боится быть замеченным.

Как аналитик данных, изучавший статистику НБА, я убедился: титул Пейсерс — не просто возможно, а стратегически важен. Это возродит веру в честность, вдохновит мелкие команды и вернет баланс лиге. Без звёздных сделок — только спорт по-настоящему.

Как аналитик NBA, я расшифровал скрытый смысл списка тренировок «Спёрс» от 19 июня. Отсутствие топ-14 игроков — не ошибка, а стратегия. Что скрывает короткий список? Разбираемся с цифрами и интуицией.