تھامس سبر صرف لمبے نہیں، بلکہ ایک احصی خارجی مصنوع ہے۔ ان کی 7'6" قد و 53.2% دفاعی اثر ریٹ صرف آمار پر مبنی ہے—کوئٹ، درست، اور بے نقاب۔

1987 کے فائنلز میں کریم عبدالجبار نے صرف 29 منٹ کھیلا اور 21.7 پوائنٹس، 7.3 ریباؤنڈ اور 2.5 بلاکس کے ساتھ ایک خاموش احصہ دکھایا—یہ توانا نہیں، بلکہ حساب کا عجائبات تھا۔

ایک سپورٹس اینالیٹکس ماہر کے طور پر، میں نے جینوبیلی، ہارڈن اور مکریدی کے عروج کے دوران کلاچ پرفارمنس، شاٹ ایفیشنسی اور فیصلہ سازی کو ڈیٹا سے تجزیہ کیا۔ دلچسپ بات ہے کہ واقعات نے ثابت کردیا کہ جینوبیلی سب سے بہتر فائدہ اُٹھاتے تھے۔

چِکاگو کے ایک ڈیٹا سائنسدان کے طور پر، میں نے سوون کے بہترین ستاروں کے خلاف دفاعی کارکردگی کا جائزہ لیا۔ ہنگامہ نہیں، صرف اعداد و شمار۔ اس میں بلاکس یا چوری سے زائد، فضا کا قبضہ، توقعات اور نظام کی حکمت عملی شامل ہے۔ حقائق سے جانئے کہ وہ دفاع میں عظیم ثابت کس طرح ہوتا ہے۔

ایک ڈیٹا سائنسدان کے طور پر، میں نے دیکھا کہ کوچز کو جذبات پر بھروسہ کرکے تعریف یا تنقید کی جاتی ہے۔ لیکن امے اودوکا نے ناقص باکس آؤٹ اور رول پلیرز پر مشتمل ٹیم کو 50 ون سیزن میں لے جانا تھا۔ گراؤنڈ پر عمل، دفاعی ماڈلنگ اور خاموش مہارت تھا۔

سابق NBA ڈیٹا تجزیہ کار کے طور پر، میں ویگا کے 27 ملین ڈالر کے کنٹریکٹ کے حیرت انگیز اعداد و شمار کو سمجھاتا ہوں۔ اس کے PER، BPM، DPM اور آن/آف میٹرکس سب لیگ کے نچلے 200 میں — پھر بھی وہ ستارہ جیسا تنخواہ لے رہا ہے۔ کیا یہ منافع ختم؟

چکاگو کے ایک ڈیٹا تجزیہ کار، جس نے میتھمیٹکس میں ڈگری حاصل کی، نے چار قابلِ قدر معیارات پر NBA تاریخ کے عظيم المراحل کو درجہ بندی کر دیا: چمپئن شپ، عروج، ثقافتی اثر اور رزلٹس۔ صرف اعداد و شمار پر مبنى تجزیہ۔

ایک NBA ڈرافٹ کے ماہر تجزیہ کار کے طور پر، میں نے سپرس کے 06.19 ٹرائی آؤٹ لسٹ کو دیکھا۔ اعلیٰ ناموں کا غیر موجودگی صرف غفلت نہیں، بلکہ حکمت عملی ہے۔ ان کے روزنامچے میں خاموشی سے اندازہ لگائیں کہ وہ اپنی بحالی کے منصوبے میں کون سا فائدہ اُٹھا رہے ہیں۔

ایک ڈیٹا سائنسدان کے طور پر، میں نے 2025 NBA ڈرافٹ کے آخری پانچ کھلاڑیوں کو تجزیہ کیا۔ انہیں صرف 'سلاپرز' نہیں سمجھنا چاہئے، بلکہ اُن پر قائم اعداد و شمار کے مطابق انہیں منتخب کرنے میں رجحان تھا۔