ในฐานะนักวิทยาข้อมูลที่เติบโตในบรูคลิน ผมเคยเห็นรูปแบบนี้มาก่อน: ผู้เล่นระดับสูงอย่างไฉ่ชี เทรย์ ลีวิส และเจเลน โจนส์ ถูกทดสอบโดยกริซซีส์—แม้แบบจำลองจะแสดงการถดถอยชัดเจน มันไม่ใช่เรื่องความฮัล เพราะเป็นเรื่องของสมมติที่ผิดเพียง

การพยากรณ์ความแม่นยำในการยิงบาสเกตบอลมักผิดพลาด เพราะมองข้ามแค่สถิติพื้นฐานเท่านั้น ความลับอยู่ที่ปัจจัยซ่อนเร้น เช่น มุมปล่อย การกระโดด และการปรับเล็กๆ ในขณะเคลื่อนไหว

นักวิทยาข้อมูลจากชายขอบชิคาโกเผยให้เห็นว่าอัลกอริธึมเข้าใจจิตวิญญาของบาสเกตบอลได้ดีกว่ามนุษย์ เมื่อแอนดรูว์ วิตลีบถูกเลือกในท็อป-5 มันไม่ใช่โชค—แต่คือระบบลึกซึ้งที่เราหยุดฟัง

ด้วยข้อมูลทางสถิติ ผมเห็นนักบาสเกตบอลสูง 2.17 เมตร แต่น้ำหนักเพียง 98.97 กก. ที่ยิงสามแต้มได้ 60% — ร่างกายเขาไม่ใช่ความแข็งแรง แต่คือประสิทธิภาพในการเคลื่อนไหว เลขอสถิติไม่โกหัว มันเปิดเผยสิ่งที่ผู้ประเมินมองข้าม

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากบรุกลินและชุมชนอพยพแอฟริกา-ไอริช ผมเห็นว่าสัญญาณที่ซ่อนอยู่ใต้เสียงดั้งเดิม การคัดเลือกอันดับอันดับที่ 34 ไม่ใช่การเสี่ยง—แต่เป็นสัญญาณจากโมเดลข้อมูลที่คนอื่นมองข้าม

แม็กซิม เรย์โนด ดาวยักษ์เงียบที่ไม่ต้องวิ่งเข้าห่วงแต่ยิงสามได้ถึง 44% และเล่นใต้กรอบด้วยประสิทธิภาพ 50.7% — ข้อมูลเผยให้เห็นว่าเขาคือความผิดปกติทางสถิติที่แท้จริง

โคเปอร์ ฟแลกเกอร์ไม่ใช่แค่ดาวรุ่งที่ถูกฮัป—he ถูกวัดด้วยตัวเลข เขาไม่ได้ชนะเพราะความฮือฮา แต่เพราะการวิเคราะห์ข้อมูล: อัตราการยิง 45%, 72% จากใต้ตะแกรง, และบวก-16.3 BPM—นี่คือการคำนวณเชิงกลยุทธศาสตร์ ไม่ใช่แค่ความสามารถทางกายภาพ

การเลือกนักกีฬาในดราฟต์ไม่ได้ขึ้นกับเสียงฮัพหรือความนิยม แต่เกิดจากแบบจำลองเบย์สเซียนที่วิเคราะห์ข้อมูลอย่างแม่นยำ จากอันดับ59ไป34 ไม่ใช่เรื่องโชคลาภ แต่คือความน่าเชื่อถือของข้อมูลจริง

นักวิเคราะห์ข้อมูลเปิดเผยว่า ความสำเริงของนักบาสเกตบอลชาวฝรั่งเศสไม่ได้อยู่ที่ความกระฉับกระเฉียบ แต่เกิดจากกลยุทธศาสตร์ ปัญญาเชิงพื้นที่ และความสามารถในการปรับตัวภายใต้แรงกดดัน