Dù nhiều người gọi đó là phép màu, nhưng thực chất là toán học. Tôi phân tích dữ liệu từ hơn 200 trận đấu để vén trần những chuyển động tinh vi của Butler và Curry – không phải may mắn, mà là sự tính toán lạnh lùng.

Những nhà phân tích dữ liệu thông minh nhất vẫn thua cuộc không phải vì thiếu trí tuệ, mà do bỏ qua những tín hiệu phòng thủ tinh vi—không phải cầu thủ sao, mà là mô hình bỏ lỡ sự chuyển động và khoảng cách trên sân.

Phân tích dữ liệu từ các trận đấu thực tế, Alexander và Williams chiến thắng không nhờ vào sự huyên náo, mà qua sự đồng bộ lặng lẽ của các chỉ số Bayesian—niềm tin được xây dựng từ cách chọn bóng và phòng thủ.

Phân tích dữ liệu từ chuyên gia London chứng minh giá trị giao dịch của Wemzel không ở mức thấp nhất—nó bị định giá sai do cảm xúc, không phải số liệu. Khám phá sự thật đằng sau con số.

Một phân tích viên ở Chicago đã dùng Python và bản đồ nhiệt để phát hiện những mẫu trận đấu play-off mà huấn luyện viên không nhìn thấy. Dữ liệu mới nói thật, không phải trực giác.

Là một cựu phân tích viên NBA với tư duy Bayesian, tôi đã chứng kiến những đội underdog chiến thắng không phải nhờ may mắn, mà do các mẫu dữ liệu ẩn. Bài viết này phân tích 3 tín hiệu thống kê bị ngành bỏ qua, dùng R và Python để giải mã sự thật.

Dựa trên dữ liệu từ Synergy Sports và mô hình phân tích của cựu nhà khoa học MIT, bài viết hé lộ ba chỉ số phòng thủ quan trọng bị bỏ qua: bảo vệ rổ, hiệu suất closeout và phòng thủ chuyển tiếp. Đừng tin vào trực giác – hãy nhìn con số.

Bài viết tiết lộ 3 tín hiệu phòng thủ bị bỏ qua trong NBA: không phải vì sao chấm hay cầu thủ sao, mà do nhịp độ chuyển tiếp bị mô hình phân tích bỏ sót. Dữ liệu mới nói lên sự thật.

Là chuyên gia phân tích dữ liệu NBA tại London, tôi lý giải vì sao Matherin có chỉ số Plus-Minus âm trong trận loại trực tiếp. Đừng vội phán xét – bối cảnh mới là chìa khóa hiểu đúng giá trị thực sự của cầu thủ.