Ayon sa data, ang pagkakalkula sa championship window ng Lakers ay binabase sa emosyon, hindi sa matematika. Ang mga veteran at masampong kontrato ang nagdudulot ng maling panan.

Analyzed ang 22 mga laro sa playoffs gamit ang data—hindi ito kalokohan, kundi isang estratehiya ng pag-iisip. Ang pagsasalita sa Pranses ay nagbigay ng mental edge, hindi panghusga.

Isang data analyst mula sa Cambridge na may ugat sa India at paglaki sa Britain, inanalisa ko ang totoong math sa rumors ng NBA trade—hindi kaguluhan, kundi probabilidad. Ang mga numero ang nagsasalita.

Hindi ito tungkol sa mga numero—kundi sa tahimik na hininga bago ang buzzer. Sa 39.7% na three-pointer, nakikita ng isang data scientist ang kaluluwa ng laro: kung ano ang pinipili nang manlalaro kapag tumitigil lahat.

Bakit hindi pa natatapos ang trade ng Lakers at Jazz? Alamin kung bakit ang datos ay mas mahalaga kaysa hype. Tungkol sa John Collins, Yuto Miyazaki, at ang tunay na halaga ng bawat manlalaro.

Bilang isang data scientist, inilalahad ko kung bakit ang proposal na trade ng Lakers ay hindi lang posible—kundi matematikal na tama. Mula sa salary cap hanggang defensive synergy, ito ay sistema, hindi hype.

Bakit patuloy nating binabahagi ang toxic na komento mula sa ibang fanbase? Sa isang data-driven na pananaw, isinusulong ang digital hygiene para sa mas malusog na online sports community.

Bilang data scientist, inilalarawan ko ang kumplikadong trade sa pagitan ng Lakers, Jazz, at 76ers. Paano ginawa ang salary cap gymnastics? Bakit mahalaga ang 'garbage contracts'? Alamin kung sino talaga ang nanalo.

Ginawa ko ang eksperimento: Anong mangyayari kung mag-trade ang Lakers para sa Kessler at Collins? Gamit ang datos, sinuri ko kung tunay na makakapag-ambag ito sa kanilang pangarap ng title—o lang isang malaking payroll fantasy.