Я як даний вчений, що створив моделі для прогнозування драфту НБА, бачив, як цифри брешать. Cedric на #35 та Yang на #59 — не випадіння пізніх раундів, а статистичні викиди, приховані традиційним скотингом.

Томас Сіббер — не просто високий гравитатор, а статистична аномалія. Його 228,6 см розмах рук і 53,2% ефективність захисту кільця — це не хайп, а точність геометрії гри. Він змінює гру, не шумом, а розподілом простору.

Аналіз драфту НБА 2015 року: чому Зхай Ці впав з 60-го на 82-е місце, а Ян Хансен піднявся. Це не випадковість — це математика, що говорить правду через дані, а не через гас.

Я як дані-сайентист з MIT розкриваю, чому команди ігнорують три ключових дефенсивних метрики — захист коши, ефективність закриття та частота переходної оборони, хоча вони мають 78% передбачувальної точності.

Як дата-сайентист, що аналізує драфт 2025, створив алгоритм вагового консенсусу. Результат — топ-100 з неочікуваними трендами: непомічені крила, прогнози провалів. Це не просто рейтинг — це статистична історія. Якщо вас цікавить аналітика або ставки на новачків — це ваш гайд.

Йанг Хансен вирушає на новий спробний тренування в NBA. Давайте разом проаналізуємо шанси залучення за допомогою прогнозних моделей та потреб команд. Чому «Тандер» та «Буллз» — головні кандидати? Це не припущення, а аналітика в дії.

Я, аналітик з MIT, який створював моделі прогнозування NBA для реальних команд, бачу: престиж першого раунду руйнується. Два роки з гарантованим контрактом у другому раунді — це більше вартості, ніж перший вибір без шансу на гру. Чому статистика важливіша за позицію?

Як аналітик даних з ESPN, розбираю французький мок-драфт, де Флаж — №1, Ян Хансен — №22, Ренаулд — №29. Чи це прогноз чи просто сміливий вибір? Дивимося на цифри.

Як аналітик даних, що колись створював моделі для футбольних коефіцієнтів, я бачив, як цифри малюють картину. Але ніколи таку тиху — про Картера-Брайанта. Дивимося, чому його 10-й позиційний прогноз — не просто вгадування.