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.

У фіналі 1987 року Каріем Абдул-Джаббар за 29 хвилин показав ідеальну ефективність: 21,7 очка, 7,3 підбирання та 2,5 блоки. Це був не вибух, а математичний грація — тихий, точний, несправедливий.

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-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 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 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 з Чикаго з математичним ступенем, вивчаю велич найкращих гравців NBA через чотири показники: чемпіонства, пікову домінанцію, культурний вплив і статистику. Без емоцій — тільки цифри. Ось моя логічна класифікація трьох перших місць.

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.

Як дата-сайентист, я проаналізував драфт NBA 2025. Останні п’ятеро у Green Room — не просто сюрпризи, а статистично обґрунтовані випадковості. Дивіться, як ймовірність, ризик і модель визначають долю. Це не інтуїція — це математика.