Я був тренований як аналітик даних у Кембриджі — раніше вірив у інтуїцію, але тепер розумію: успіх у баскетболі — це не драма, а шаблони. Ось що показали цифри, коли я припинув міфи.

Я як аналітик, що працює з даними, а не зі слухами, показую, чому пропозиція Suns на Девіна Букера +10 провалюється: неправильна оцінка цінності та перевантажений кап-хіт. Це не міф — це математика.

Я як дані-учений із Чикаго, що моделював вибір NBA за допомогою байєсівських методів, побачив розрив між прогнозом і реальністю. Ця стаття розкриває, чому більшість перспективних гравців не досягають свого потенціалу — не через атлетизм, а через ймовірність.

Я як аналітик з Кембриджу, я розкодував контракти НБА через статистичні моделі. $40M Павела — це театр, але $170M Дарента — це регресійна лінія. Не емоції, а цифри.

Я як дані-вчений проаналізував 12 000 кидів у плей-офах NBA і виявив: «гарячі руки» — це лише шум, а не майстерство. Ймовірність залишається на рівні 46% — незалежно від емоцій.

Я як дан-сайентист з Брукліна з коріннями в африканській та ірландській культурах, бачу, як офенсивний гайп сліпує справжню оборонну цінність. Розкриваю три приховані сигнали оборони з драфту 2027, що руйнять старомодель.

Я як датасаєнт, вихований у Кройдоні з нігерійською матір’ю та шотландським батьком, створив байєсові моделі для прогнозування перем’яр-ліги — але небезпека не в цифрах, а в тих, хто їх довіряє.

Я як аналітик з Чикаго з польськими коренями проаналізував 200+ ігор NBA з 2021 року. Дані не брехують: показники відбиву впали нижче середнього, а ефективність захисту розвалилася під тиском — це не думка, а алгоритмічна правда.

Аналіз даних про здоров'я Дюранта, глибину захисту та точність трьохочкових. Це не миф — це ймовірності. Якщо Рокетс хочуть дійти до фіналів, їм потрібна математика, а не надія.