Як дан-учений з Брукліна розкрив, що вигра Сперс — це не випадіння, а постеріорна ймовірність, підтверджена 18 000 симуляціями. Це не про удачу — про сигнал, який ігнорували.

Я як аналітик з МSc з статистики в Лондоні проаналізував дані Вемцеля: його ціна не впала — її недооцінено історіями, а не цифрами. Моделі показують справжню вартість.

Як досвідчений аналітик із Чикаго, який аналізував 120+ ігор, показав: Гарпер і Кастл — не стрільці, а архітектори хаосу без м’яча. Їх рух, час та ймовірність — це фізика, а не випадковість.

Я як дослідник з Кройдону та Лагосу, розкриваю п’ять прихованих ризиків алгоритмічного упередження: справедливість зникає, коли алгоритми ігнорують культурні відмінності гравців.

Як дата-сайентист із Чикаго, я проаналізував захисну гру Сівунa проти кращих гравців — без хайпу, лише цифри. Це не просто блоки чи перехоплення, а просторова контроль, передбачення та системна інтелектуальність. Читайте, щоб зрозуміти, чому його вплив не піддається звичайним оцінкам.

Як колишній аналітик NBA, розбираю шокуючі дані за контрактом Ваги на $27 млн. Його показники PER, BPM, DPM та ON/OFF — серед найгірших у лізі. Але платять як зірку. Це помилка чи просто гра в гіперболу? Розбираємося з цифрами.

Я аналітик NBA з 2008 року: вивчаю кожен кидок і фол. Даних свідчать — спокійність не завжди перемагає. Коли суперники використовують слабкість, особливо при бiасному суддівствi, важливим стає присутнiсть. Чому командi потрiбен той, хто не злякається пiд час палкого моменту?

Як дата-сайентист, який аналізував статистику НБА, виявив: титул Пейсерс — не лише можливий, а й стратегічно важливий. Його перемога відродить довіру до ліги, визнає боротьбу підлеглих і розбудить паритет у конференції. Без суперзірок — тільки чистий баскетбол та надія.

Як аналітик NBA, розкодував таємницю списку пробних виступів Spurs 06.19. Немає топ-14? Це не помилка — це стратегія. Що показує короткий список про перебудову? Давайте розкрити мовчання за допомогою даних.