Là một nhà phân tích dữ liệu tốt nghiệp Cambridge, tôi từng tin vào trực giác—đến khi nhận ra thành công của Durant đến từ mô hình thống kê, chứ không phải huyền thoại. Mùa nghỉ là lúc dữ liệu nói lên sự thật.

Dựa trên dữ liệu thực tế thay vì lời đồn, tôi phân tích lý do Suns từ chối giao dịch Devin Booker + #10—áp lực trần lương, hiệu suất cầu thủ và mô hình ML đều cho thấy đây là quyết định sai lầm.

Dựa trên mô hình dữ liệu Bayesian, bài viết phân tích sâu 15 ứng cử viên hàng đầu—tiết lộ khoảng cách giữa tiềm năng và thực tế, lý do vì athleticism không đủ để đo lường thành công lâu dài.

Dựa trên phân tích dữ liệu từ Cambridge, tôi giải mã hợp đồng NBA bằng mô hình thống kê. Hợp đồng 40 triệu của Paul là quá khoe khoác—còn 170 triệu của Durant mới là con số thực tế, không phải cảm xúc.

Dựa trên dữ liệu thực tế từ các trận đấu NBA, bài viết giải mã ảo tưởng về 'phong độ nóng'—thực chất là sự dao động ngẫu nhiên, không phải tài năng. Phát hiện này thay đổi cách bạn hiểu về thành công trong thể thao.

Là một nhà khoa học dữ liệu lớn lên ở Brooklyn với cội nguồn châu Phi và Ireland, tôi đã chứng kiến cách sự hào nổ tấn công làm mờ mịt giá trị phòng thủ thực sự. Bài viết vén màn những mẫu hình ẩn sâu trong bản nháp 2027.

Là một nhà khoa học dữ liệu từng học tại UCL, có mẹ người Nigeria và bố người Scotland, tôi xây dựng mô hình Bayesian để dự đoán kết quả Premier League. Nhưng nguy cơ thật sự không nằm ở con số, mà ở chính con người đứng sau mã.

Là một nhà phân tích dữ liệu đến từ Chicago với gốc Ba Lan, tôi đã theo dõi hiệu suất của Andre Green qua hơn 200 trận kể từ 2021. Con số không tô điểm: tỷ lệ tranh của anh ấy giảm dưới mức trung bình dù chơi nhiều phút, và hiệu quả phòng ngự sụp đổ dưới áp lực. Đây không phải ý kiến—đây là sự thật thuật toán.

Phân tích dữ liệu sâu về tình trạng sức khỏe của Durant, độ sâu hàng phòng ngự và hiệu suất ném ba điểm của Houston Rockets—không phải tin đồn, mà là xác suất thực tế từ thống kê NBA và Opta.