Ніч, коли Х'юстон вибрав Шен Цзіна під номером 16, був не жартом, а розрахунком. Його майбутнє не розкривалося словами — лише цифрами, рухом та симетріями математики.

Я виріс на підпристях Чикаго та баскетбольних майданчиках — там, де алгоритми плутують шум для справжньої сутності. Це не про випадковість, а про приховану упередженість у контрактах та розписах.

Аналіз даних Opta показує, що обмін Даранта на Гріна та Сміта — це не драма, а точний розрахунок ймовірностей. Це виправляє склад команди, а не залежить від зірок.

Я як колишній аналітик НБА з байєсівським мисленням, побачив, як команди перемагують усіля: не через інтуїцію, а через приховані закономірності даних. Ця стаття розкриває 3 сигнали, які ігнорує індустрия.

Як дата-сайентист із аналітики баскетболу, вивчив ефективність Гінобіла, Хардена та МкГраді. Даних більше, ніж статистика. Дивіться, чому Гінобіл перемагав у важливих хвилинах.

Як дата-сайєнтист, який колись писав прогнози NBA в Чикаго, бачив, що тренери оцінюються за емоціями. Але Іме Удока з Рокетс — це не просто тренер. Це система, аналітика, стратегія. Дивіться, як математика виграла там, де здається неможливо.

Як аналітик даних, що моделював майбутнє НБА для ESPN, вирішив розкрити, чому Седрик Ковард — навіть з 6 ігровими матчами — може бути сенсацією на 10-му місці. Елітний розмір, стрільба та оборонна потенція.

Як аналітик NBA з Лондона, розкриваю дослідження Carter Bryant — дифензивного сюрпризу 2025 року. Даних про блоки, перехоплення та вплив на гру — більше, ніж виглядає. Його оборона не просто хороша — вона статистично цінна.

Як аналітик даних у баскетболі, розкриваю, чому стратегія Сонс щодо Кевіна Дюрантa впала. Недосконалість комунікації, відсутність підтримки з боку Едвардса — всього цього достатньо, щоб зруйнувати план. Дивись, як дані вказують на справжню причину провалу.