데이터가 다음 NBA 스타를 만든다

코트는 당신이 생각하는 곳이 아니다

나는 시카고 남부에서 자랐다. 거기서 재즈는 코트에서 울렸고, 유일하게 중요한 통계는 누군가가 다른 이들처럼 쉬지 않고 계속해서 슈팅하는 순간이었다. 아버님은 말씀하셨다, “아들아, 네가 플레이를 갖지 못한다면, 그것에 의미를 부여해야 한다.” 그땐 아이들은 화이프를 쫓았지만, 나는 새벽 두 시에 깨끗한 데이터를 추적했다.

통계는 내 새로운 복음

노스웨스턴 대학원 졸업생으로, 신학 학위와 파이썬 코드를 지니며 배운 것: NBA 스타의 진정은 컴바인 드릴이나 스카우팅 리포트에 있지 않다. 그것은 방어 리ム 효율성, 트랜지션 스피드, 압박 속의 샷 선택에 숨겨져 있다. 대부분의 스카우트는 키높이를 본다—나는 볼륨을 본다. 그들은 하이라이트를 본다—나는 엔트로피 감소를 본다.

사차원 알고리즘

내가 만든 것은 “사차원 방어 효율 알고리즘”—오프볼 무브먼트, 플로어 스페이싱, 인지 부하를 재즈 솔로처럼 가중치하는 모델이다. 어슬레틱은 이를 현대 애널리틱스의 블루스라 불렀다. 이건 스타를 예측하지 않는다—그것을 드러낸다.

드래프트에 대해 당신은 잘못됐다

당신은 12순위픽이 스타를 만든다고 생각하는가? 나는 상위 5순위 안에서 삼명의 선수들이 세 번째 시즌 전에 실패한 것을 보았다—all because they were measured by height and hype, not by how they moved when tired. Real impact lives where the clock ticks: in adjusted plus-minus curves at 3 a.m., after the final whistle.

성경에는 각주가 없다—단지 히트맵만 있다.

할머니는 말씀하셨다: “주님은 각주를 쓰지 않는다—히트맵을 쓴다.” 그래서 나도 그렇다. 모든 차트는 제단이고, 모든 픽셀은 기도이다.