Коли дані не брешуть: як аналітик із Чикаго розкрив патерни плей-оф

Суд є лабораторією

Я не аналізую баскетбол — я його декодую. Щоденно, перед каво, я перевіряю Fitbit на аномалії руху, порівнюючи патерни гри в 17 лігах з моїми теп-мапами НБА за 2008–2023. Мої стіни стелано у сірих графах ентропії — не для краси, а тому що дані не брешуть.

Я не прагнуся за хайпом. Я тут через те, коли кутовий кут грава змiщується на 3° пiд час фiнальної атаки — ефективнiсть кидання падає на 37.5% — і нiхто цього не бачить, поки ти не накреслиш траєкторiю в реальному часi.

Алгоритм, що почуляв тиш

У 2019 роцi я створив алгоритм «Champion Entropy»: не для передбачення переможцiв — а для того щоб знайти того, хто справдi мав це зробити. Традицййнi моделi використовували інстинкт тренерiв; моя — байесову ймовернiсть, прив’язану до байомеханiки та просторової густоти.

Я порivнював ізолацii з рухом даних Сходнього конференсу з векторами ритму Захidного. Результат? З’явилася прихованa закономirнть: команди, що менше рухалися — перемогли — бо вони рухали як вода пid тиском.

Чому числа не брешуть (але тренери)

Тренери кажуть: «Вона має це». Але чи мають? Моя система показала: коли частота кроку охоронця змщувалася на ±1.5° пid час финальних операцiiй, ймовернiсть перетворення стримчала при P<0.01 — самий порог де інтуїцтя терпить, а дані говорять.

Моя лева рука носить Fitbit; права рука пише код. Вони не супротивники — вони дiалекти правди.

Тиха революцiя

ce не про аналitiку — це про антипатерни. Коли ти забираєш шум i бачиш те, що справдii рухається — тобI треба менше статистики. Треба менше его.

Суд не цикається чи твої гучий чи блискавий. Важно лише те чия дань має ентропию — i чия модель має пам’ять.