作為劍橋訓練的數據分析師，我曾相信直覺，直到發現杜蘭特的成功不在於傳奇，而在於統計模式。本篇揭開季後如何用Python模型解讀投籃選擇與進攻動態的真相。

作為一位長期鑽於數據與街頭籃球的分析師，我見過太多交易因誤判價值而崩潰。太陽隊不是固執，而是用錯了數字——布克+10的交易根本無法成真。

一位芝加哥數據科學家以貝氏模型分析NBA選秀表現，揭開精英新秀的潛力與現實差距。這篇文章不靠傳聞，而是用實證數據解構頂尖新秀為何難以達成預期天花板。

作為劍橋出身的體育數據分析師，我用統計模型拆解NBA合約真相。4000萬的保羅合約是情感戲碼，1.7億的杜蘭特交易才是真正的勝率回歸線——不靠直覺，只信殘差。

作為數據科學家，我分析超過萬筆季後投籃數據，發現「熱手」只是認知偏誤的產物。真正的優勢不在激情，而在機率與樣本大小。

作為成長於布魯克林、擁有非裔與愛爾蘭移民背景的數據科學家，我揭開2027年NBA選秀中被低估的防守指標——傳統球探誤讀空間、換防效率與三分壓力，導致再聰明的模型也敗北。

一位倫敦數據科學家揭開AI賭博模型的黑箱：數字不會說謊，但背後的人類偏見會。當演算法忽略弱勢群體，勝率只是幻覺。

身為芝加哥出生、波蘭血統的數據分析師，我追蹤安德·格林自2021年來超過200場比賽的表現。數字不美化現實：他的籃板率低於聯盟均值，防守效率在高強度下崩潰——這不是偏見，是演算法揭示的真相。

以芝加哥工業中西部的數據分析視角，深入剖析休斯頓火箭隊的健康風險、防守深度與三分穩定性，揭開數字背後的真實勝率，而非熱議猜測。