為何高順位新秀總失敗？

為何高順位新秀總失敗？

作為一位從布魯克林長大、專攻數據與籃球分析的科學家，我見過這模式多次：灰熊隊依賴直覺而非統計，忽略了關鍵指標，讓扎奇、崔·路易斯等新秀被高估了。
為何90%籃球預測都失敗了

為何90%籃球預測都失敗了

大多人相信天賦決定一切，但真正影響投籃精準度的，是那些看不見的變數：釋放時機、垂直起跳效率與跟進衰減。這不是關於數據，而是關於過程。
當演算法聽見球場的呼吸

當演算法聽見球場的呼吸

一位芝加哥南區出身的數據科學家揭密：NBA選秀前五順位不是運氣，而是系統在低語。機器看懂人類錯過的節奏——那才是真正的潛能計算。
球員太瘦為何落選？數據說真話

球員太瘦為何落選？數據說真話

一位數據科學家深入分析NBA史上最高的新秀周琦：2.17公尺卻僅98.97公斤，三分命中率高達60%，為何仍被視為「太瘦」？真相不在體型，而在運動效率。
楊漢森第34順位：數據看穿的真相

楊漢森第34順位：數據看穿的真相

楊漢森在第34順位被忽略，不是運氣，而是數據在低調中發出的訊號。傳統球探只看表面，我們的模型卻捕捉到他防守轉移中的隱藏價值。
麥克·雷諾：靜默巨人的數據革命

麥克·雷諾：靜默巨人的數據革命

他不靠速度衝筐，卻以50.7%後仰效率與44%接球三分顛覆常理。麥克·雷諾不是傳統新秀，而是一場用數據寫就的籃球實驗——靜默中，改變遊戲規則。
數據驅動的選秀革命：Cooper Flagg的真本領

數據驅動的選秀革命：Cooper Flagg的真本領

他不是靠傳聞登上榜首，而是以數據說話：45%深位投籃、72%近框命中、+16.3正負值。這不是潛力，是統計必然——算法看穿了球探的迷思。
當模型說對時：從59到34的NBA選秀革命

當模型說對時：從59到34的NBA選秀革命

NBA選秀第59順位竟能躍升至第34？不是靠傳聞或明星光環，而是貝氏模型精準計算潛能。數據不說謊，理性戰勝直覺，這是一場安靜的革命。
法國球員為何打破NBA預測？

法國球員為何打破NBA預測？

大多人以為法國新秀靠爆發力入選NBA，實則背後是空間智商、防守彈性與轉換效率。這不是運氣，而是數據驅動的系統性思維。