Я як аналітик з Чикаго, який бачив за кулісами математику замість магії: оборот Батлера, перехід Грину та вибух Каррі — це не щасливі випадки, а точні розрахунки на основі 200+ ігор.

Найраціональніші аналітики NBA програють, бо не бачать тихих сигналів захисту — розміщення, швидкість обертання та гнучкість ролей. Перемога — не в статистиці, а в тому, що мовчить корт.

Аналізуючи 87 ігор, Александр і Вільямс виграють не через гучі заяви, а через тиху згідність даних: вибір кидів, оборонні ротації та прихована хімія. Це — справжнє розуміння перемоги.

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.

Аналітик із Чикаго, використовуючи Python та візуалізацію даних, розкрив унікальні патерни плей-оф НБА з 2008 по 2023 рік — де числа говорять правду, а не інтуїція тренерів.

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.

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.

Чому найрозумніші аналітики NBA постійно програють? Це не про зірок чи статистику — а про приховану ритміку переходної оборони, яку ігнорують моделі. Дані дані розкривають тихий сигнал, який визначає перемогу.

Як аналітик NBA з Лондона, розбираюся, чому плюс-мінус 00 Матеріна виглядав негативним у групі вибору. Це не про виступ, а про контекст: хвилини, роль та склад команди. Давайте розберемося разом.