بروکلین کے ایک ڈیٹا سائنسٹ کے طور پر، میں نے دیکھا ہے کہ زائی قی، ترے لوئس، جیلن جونز جیسے اعلائٹ پروسپیکٹس کو گرِزلز نے انٹوشن سے منتخب کیا، جبکہ اعدادی ماڈلز نظرث سے محروم ہوگئے۔

زیادہ تر بیسکٹ بال کے پیشینگز کیوں ناکام ہوتے ہیں؟ اس مضمون میں ہم پانچ پوشیدہ متغیرات — رلیز ٹائم، ورٹیکل لیپ، اور فولو-تھرو ڈیکے — کو انجھن جِم کے ڈیٹا سائنسٹ کے منظر سے سمجھتے ہیں۔

چکاگو کے ساؤت سائیڈ سے ایک ڈیٹا سائنسٹ نے دیکھا کہ الگورتھم کسی بانس بال کے جانے کو نہیں سمج سکتے، جب ایندرو وِٹلیب کو ٹاپ فائی میں منتخب کیا گیا تو یہ حظ نہیں تھا—بلکہ نظام کی خاموش سانس تھی۔

ایک ڈیٹا سائنسٹ کے طور پر، میں نے دیکھا کہ ایک 7'2" اور صرف 98.97 کلوگرام وزن والا لڑکا، جس نے 60% تھری پوائنٹس شूٹ کئے—اس کو 'بہت پتل' سمجھا جاتا ہے۔ اصل بات تو فزیق نہیں، حرکت کا جِرم ہے۔

بروکلین میں پلے ہونے والے ایک ڈیٹا سائنسٹ کے طور پر، میں نے دیکھا کہ انٹوئشن اور اینالٹکس کس طرح تصادم کرتے ہیں۔ 34 ویں پک پر یانگ ہینسن کا انتخاب محض تقدیر نہیں، بلکہ ایک سگنل ہے۔

میکس رینو، ایک خاموش جائنٹ جو نے اپنے آہنگ کے ساتھ نبای کے لئے ڈیٹا کی بنیاد پر کھیل کو بدل دیا۔ ان کا پوسٹ-اپ (50.7%)، ریباؤنڈ (28.7%) اور تھر (44%) کا شارع حیران کرتا ہے۔

کوپر فلاگ کو صرف ہائپ نہیں، بلکہ ڈیٹا نے پہچھا۔ ان کے 45% ڈیپ انسلوشنز، 72% رِم فگ اور +16.3 بی پی ایم جیسٹس نے انھیں نمبر ون بنایا۔ یہ صرف ممکنہ نہیں، بلکہ تعمیر ہے۔

نبا ڈرافٹ میں #59 سے #34 تک کا موومنٹ صرف ہائپ نہیں، بلکہ بیزین احتم کے ماڈل کی صحیح پوسٹیریئر پروبیبائلٹی کی وجہ سے ہوا۔ ڈیٹا نے جھوٹ نہیں بولی، بلکہ حقائق کو ظاہر کیا۔

نبا ڈرافٹ کے فرانسی امیدواروں کو صرف طاقت سے نہیں، بلکہ ذہانت، تبدیل اور تحفظ کے نظام سے منتخب کیا جاتا ہے۔ یہ ایک خاموش انقلاب ہے۔