Isang data analyst mula sa Chicago na nagpapakita kung paano ang mga galaw ni Butler at ang pag-atake ni Curry ay hindi tagumpay—kundi matematika. Ipinapakita namin ang tunay na stats na binubuksan ng ESPN.

Ang mga analista na may malalim na data ay nagkakawala hindi dahil sa kahinaan, kundi dahil nakakalimutan nila ang mga lihim na signal sa depensa—lalo na sa spacing at transition ng San Antonio.

Sinuri ng isang data-driven analyst ang pagtatagumpay ni Alexander at Williams—hindi sa pananat, kundi sa tahimik na pagkakaugnay ng mga istatistik. Ang kanilang tagumpay ay batay sa Bayesian trust, hindi sa emosyon.

Ginamit ko ang advanced na data analytics at Python-based models upang suriin ang totoong halaga ni Wemzel—hindi ito baba dahil sa emosyon, kundi dahil sa maliit na pag-unawa sa statistika.

Isang data analyst mula sa Chicago ang nagbukas ng mga sembolikong pattern sa NBA playoffs gamit ang Python at heat maps. Natuklasan niya ang katotohan na hindi nakikita ng mga coach—dahil sa data, hindi sa intuisyon.

Bilang dating analista ng NBA, nakita kong hindi ang pagkakatawan ang dahilan kung bakit nananalo ang underdog—kundi ang mga lihim na pattern sa data. Ipinapakita nito ang 3 signal na iniisip ng industriya.

Bilang isang data scientist mula sa MIT, sinuri ko ang mga defensive metric sa NBA ng 7 taon—ngunit patuloy na iniwan ng mga koponan ang mga tsek na may malaking epekto tulad ng rim protection at transition defense. Alamin kung bakit.

Bakit nagkakalugmian ang mga pinakamatalinong analyst sa NBA? Hindi ito tungkol sa star power—kundi sa mahigpit na ritmo ng transition defense na hindi napapansin. Ang data, hindi ang hype, ang tunay na tagapagsalita.

Bilang isang data analyst ng NBA mula sa London, ipinapaliwanag ko kung bakit negatibo ang plus-minus ni Matherin sa Game 7—hindi dahil sa kanyang performance, kundi dahil sa konteksto. Alamin kung paano nakakaapekto ang oras, role, at lineup sa mga stats.