Когда данные не лгут

Coaches say ‘he’s got it’… but I’ve got the data. When your elbow shifts 3° during a pick-and-roll? That’s not coaching—that’s statistical treason. My Fitbit cried when the shot efficiency dropped by 37.5%. Meanwhile, the court doesn’t care if you’re loud… it only cares if your model has memory—and entropy doesn’t lie. So tell me: who’s really winning? The team that ran less? Probably the one still running… because their analytics didn’t get coffee yet.

P.S. If your coach says ‘trust your gut,’ show them this chart.

¿Crees que el entrenador sabe cuándo lanzar? Yo lo sé: cuando el codo del jugador gira 3° y su eficiencia cae un 37.5%, hasta tu Fitbit lo nota antes que tú. Los datos no mienten… pero tu abuelo sí. ¿Prefieres la estadística o la intuición? Vota: 📊 (algoritmo) o 🧠 (corazón). P.D.: Mi izquierda es código, mi derecha es tinto. Y sí, el campo no se importa si gritas… solo si tus datos tienen entropía.

Saat data nggak bohong, coach malah kebingungan! Aku pake algoritma Bayesian buat ngecek peluang tembakan di NBA—tapi koordinator cuma bilang “Iya kan?”. Di lapangan, bola jalan air terus nyeret ke kiri dan kanan… Tapi justru? Lihat saja: tim yang geraknya kayak orang basah pas tekan—malah menang! Jangan percaya pelatih. Percaya data. Kapan kamu lihat grafiknya? 😅

Ich analysiere Basketball wie Bier am Montag — mit Daten, nicht mit Emotionen. Wenn ein Spieler seinen Elbengriff um 3° verschiebt und die Effizienz um 37,5 % sinkt… dann wissen die Trainer nur: “Das war Zufall!” 🤔 Die Daten lügen nicht — aber die Trainer? Die haben’s schon mal verpasst. Wer hat’s wirklich gesehen? Kommentar unter dem Video bitte — oder ich schicke Ihnen eine Grafik mit Schleim.