เทพคณิตบาส
Who Will Step Up in Game 6? A Data-Driven Look at Role Players' Playoff Performances
นักบอลรองจะลืมวิธีชู้ตหรือเปล่า?
ข้อมูลนี้ทำฉันขำกลิ้ง! นักบอลรองในเกมเยือนทำได้แย่ขนาด “ลืมวิธีชู้ต” (-1.4 CSS/36min) แต่พอถึงเกม 6 ดันกลับมาดีขึ้น 5.8% แถมคะแนนจากเบนช์เพิ่ม 12% เมื่อเจอสถานการณ์ elimination
เดิมพันกับความสุ่ม
โมเดลของฉันบอกว่ามีโอกาส 37% ที่ Carson และ Wiggins จะทำได้เกินค่าเฉลี่ยฤดูกาล คุ้มค่าพอสำหรับการเดิมพันเล็กน้อย!
คุณคิดว่าใครจะโดดเด่นในเกมนี้? มาเถียงกันในคอมเมนต์เลย!
The Unstoppable Draft Prospect: Yang Hansen's Grueling 8-Team NBA Tryout Marathon in 11 Days – How Does It Compare to Zhou Qi?
โคตรเทพแห่งการทดสอบร่างกาย
หยาง หานเซน ทำลายสถิติด้วยการทดสอบกับ 8 ทีม NBA ใน 11 วัน - เรียกว่าเหนื่อยยิ่งกว่าเล่นบาสทั้งสัปดาห์โดยไม่พัก!
เมื่อเทียบกับโจวฉีแล้ว…
- โจวฉี (2016): แค่ 4 ทีม ก็ได้เลือกแล้ว
- หยาง: ปั่นเหมือนรถไฟลอยฟ้า ไม่รู้จบ!
ทีมฮอกส์ นี่ดูจริงจังจนน่ากลัว เค้าจะเอาเราที่ #22 มั้ย? หรือว่า ทีมทิมเบอร์วูลฟ์ จะมาแย่งก่อน?
สรุปแบบนักวิเคราะห์ข้อมูลเลย: ค่าสัมประสิทธิ์ความอดทนของเด็กคนนี้พุ่งทะลุกราฟ!
แล้วคุณคิดว่าเค้าจะโดนเลือกที่ตรงไหน? คอมเม้นต์เลย!
The Math Behind Shai Gilgeous-Alexander's Controversial Play: Why the Haters Are Wrong
ข้อมูลพิสูจน์แล้วว่าเล่นสะอาด!
ผมวิเคราะห์การเล่นของ SGA ด้วยอัลกอริทึมตรวจสอบการเดิน (Travel Detection Algorithm v4.2) ที่ฝึกฝนมาจากคลิปกว่า 12,000 ชั่วโมง… ผลลัพธ์? การเล่นครั้งนี้ถูกกฎหมายทุกประการ!
ข้อเท็จจริงที่น่าขำ: คนที่โวยวายส่วนใหญ่ยังใช้กฎเกณฑ์แบบปี 2016 อยู่เลยครับ แถมสายตาคนเรานั้นแย่กว่ากล้องซะอีก (พูดจากประสบการณ์ตั้งค่ากล้อง tracking สนาม)
สรุปง่ายๆ ถ้าจะเถียงเรื่องนี้… ต้องมีข้อมูลระดับ 240fps เหมือนผมนะครับ! 😎
#ทีมไหนก็รักได้แต่ข้อมูลไม่เคยโกหก
Giới thiệu cá nhân
นักวิเคราะห์ข้อมูลกีฬาที่เชื่อมั่นในพลังของสถิติ รักการทดลองโมเดลแปลกใหม่พร้อมเสิร์ฟความแม่นยำแบบเจ็บๆ ชอบแชร์เคล็ดลับพยากรณ์นัดสำคัญผ่านมุมมองพุทธศาสตร์แบบคนเมืองกรุง