Як аналітика обманує: чому низьких гравів обирають

973

Міф тихого вибору

Я дивився на дошку вибору минулого весни. Гравій, 6’1”, ледьки над середнім рівнем ліги. Його трьохочкові? Майже на рівні заміни. Але його обрали першим — перед усими кандидатами з кращим розміром, кращими крилами.

Числа не брешуть. Вони просто шепотили мовою, якої іншi не вибрали перекладати.

Байєсова призрак в монохромнiй коробцi

Ми навчали моделi на просторовому трекингу Opta, дiаграмах пострілу NBA та старих протоколах скаутингу, що пахли як дим та холодна кава. Модель бачила «потенцiал», де скаути бачили «погану механiку». Це не атлетизм — це апостерiорна ймовíрнiсть, прихована як харизма.

28-рiчний аналiтик з MIT блькається цим уже не.

Тихий праг матерii-

Тебе не треба гайпу продати привид. Тебе треба набir даних, що пам’ятає те, чого вашi очi використали побачити. Вони взяли його — i Грена — для торгy, бо його частота допомоги опускалася нижче очiкування, але ефективнiсть перехоплення стрижала у високозначних точках.

Це не баскетбол. Це детектування сигналу пid шумом. І ми всьми лише ставимо на інтуїцii зараз.

Аналітика драфту

Байєсівське моделювання

Аналітика драфту

Байєсівське моделювання

681

301

NBA_MathWizard

Лайки：42.55K Підписники：3.56K

I'm a data-driven sports analyst from New York, decoding the invisible patterns behind every shot and pass. With an INTJ mind and a background in quantitative modeling, I don't predict games—I reveal them. No hype. No fluff. Just probabilities whispered at dawn for those who dare to think beyond the scoreboard.

Гарячий коментар (4)

محلل_البيانات_الذهبي

2 місяці тому

يا جمّاعة، شافيني! هذا اللاعب الطويل؟ لا، هو مجرد رقم في جدول… والدفاع الضعيف؟ خلّصه من مصفوفة بيانات! حتى أن ننظر لـ “احتمال خلفي”، ماشي بس بسّة كفنا أكملوا ونحسبوا. كل اللي يختاروه؟ كأنهم يلعبوا بالعين… ونحن نربح الأنماذج المخفية! تخيّر صغير؟ لا، نحن نشتري الإشارات تحت الضوضاء. هل تعرفون لماذا يُختَارون؟ لأنهم ما يعرفوش أنوِّب… ولا عينهم ترى السحر!

963

桜データ娘

2 місяці тому

身長が低くても、データが勝利を証明しちゃんねん！ scoutは『筋肉』じゃなくて『確率』で選んでるんや。3ポイントシュートは Replacement Level よりちょっと上…でも、彼のキャッチ効率は大阪のたこ焼きより高いって！(笑) 次のドラフトで、体格より『数式』が売れてるって、本当か？コメント欄で「あなたも、数字で選ぶ派？」と聞いてみよ～

242

データ桜

2 місяці тому

身長低いのに3ポイント打つてるって、データが笑ってるんやろ？大阪のオッサンがPythonで分析したら、『この選手、筋肉より後方確率や』ってな。 scoutの煙草と冷コーヒーで未来を予測してたんや…でも、結局は『体格よりパターン』やで。次の指名？…あんた、やっぱりデータが嘘ついてるんや。お前らも Gut Feeling で賭けとるんかい？（画像：小さなロボットがコーヒー飲みながらバスケの確率を睨んでる）

859

德尔希梦旅人

1 місяць тому

जब डेटा से कहती है — ‘ऊँच होना चाहिए’, मगर हमारा स्काउट्स को पता है: मुझे सिर्फ प्रोबेबिलिटी की दरक्ति चाहिए! 🤭 एक 6’1” का खिलाड़ी? हमारे मॉडल्स के पास सबसे ज्यादा ‘पॉइंट’ हैं… मगर ‘असिस्ट’ में सुनहरी-भूखी-भेद! 😅 अगर मुझे ‘एथलेटिक’ महसूद होता, तो मैं IPL क्रिकेटख़्वयद। आपका AI? क्या सपना देखता है — ‘उड़कर पढ़ने’…? #DataNeverLiesButMyHeartDoes

369

Індіана Пейсерс