Ang Data at Bawing Pambungkal

Ang Data at Bawing Pambungkal

Natuklasan ang mga sembli at 4-0 na panalo sa 12th matchday ng Brazil sa pamamagitan ng Bayesian analytics. Hindi ito luck—kundi probability sa bawat shot at defensive move.
5 oras ang nakalipas
Bakit Nagmali ang AI sa Ba乙 Round 12?

Bakit Nagmali ang AI sa Ba乙 Round 12?

Nakita ko kung paano nagkamali ang mga pinakasophisticated na algorithm sa 12th round ng Ba乙 league—dahil sa mga draw, underdog wins, at late-game reversals. Hindi ito luck, kundi entropy na hindi makikita ng data.
22 oras ang nakalipas
Bakit Mas Mataas ang Defensiba sa Brasilia?

Bakit Mas Mataas ang Defensiba sa Brasilia?

Ayon sa isang data analyst mula sa MIT, ang mga timbong defensiba ng mga koponan tulad ng Nova at Santos ay hindi nagwawala dahil sa star players—kundi dahil sa maingat na pagsusuri at presyur na modelo.
1 araw ang nakalipas
Bar乙 12th Round: Ang Data Ay Hindi Nagmali

Bar乙 12th Round: Ang Data Ay Hindi Nagmali

Noong ika-12 na pagsasabay ng Bar乙 League, ang mga numero ang nagsabi kung sino ang talo—hindi ang emosyon. Mula sa 4-0 na pagpapalo at huling pagbabalik, nagpapakita ito ng presisyon sa ilalim ng kaguluhan.
4 araw ang nakalipas
Bakit Talagang Mas Masama Ang Iyong Paboritong Kopon?

Bakit Talagang Mas Masama Ang Iyong Paboritong Kopon?

Nilikha ng isang data scientist na nagpapakita kung paano nababawas ang home advantage at ang mga defense sa Série A. Hindi ito tungkol sa emosyon—kundi sa xG at pattern ng datos.
5 araw ang nakalipas
Bakit Nagkamali ang AI sa Brasil?

Bakit Nagkamali ang AI sa Brasil?

Nakita ko kung paano nagkamali ang mga advanced na algorithm sa 12th round ng Brasileiro League—nag-draw ang 52% ng mga laro, hindi dahil sa luck kundi dahil sa bias sa pag-iisip ng tao.
6 araw ang nakalipas
Ang Serya A ng Brazil: Ang Bilang ang Nagwika

Ang Serya A ng Brazil: Ang Bilang ang Nagwika

Nakasunod ko ang bawat laya, pasok, at halaga ng xG sa Week 12 ng Série A ng Brazil. Ang mga resulta ay nagpapakita ng isang ligang itinataguyod ng mababang depensa at malakas na pag-atake—hindi ang damdamin.
1 linggo ang nakalipas
Kapag Umabot ang Data sa S12

Kapag Umabot ang Data sa S12

Isang data scientist mula sa Brooklyn, pinanood ko ang mga resulta ng Brazilian S12—hindi kaguluhan, kundi isang mahinay na calculus. Ang bawat marka ay may kahulugan: hindi paglalaro, kundi Bayesian inference sa dilim.
1 linggo ang nakalipas
Bakit Sumasakop ang Depensa sa Série A?

Bakit Sumasakop ang Depensa sa Série A?

Ayon sa data, ang mga koponente na may matatag na depensa ay nangunguna kahit maliit ang pagkakasunod. Ipinakikita ng analytics kung bakit mas mahalaga ang disiplina kaysa sa kakaibahan.
1 linggo ang nakalipas
Bakit Nanalo ang Underdog?

Bakit Nanalo ang Underdog?

Hindi ito pagkakatawan—kundi matematika sa likas na pagtataya. Sa ika-12 na linggo, ang mga underdog ay nanalo dahil sa tumpok na xG at Bayesian efficiency, hindi sa ingay.
1 linggo ang nakalipas
Ang Pagbabago ng Isang 1-1 na Draw

Ang Pagbabago ng Isang 1-1 na Draw

Sa isang tahimik na labanan, hindi lang nagwawala ang mga gol—kundi ang himig ng statistika at pag-asa. Ito ay higit pa sa laruan: isang tula ng pagkakapare-pareho.
Kapag Nagtatagpo ang Data at Laro

Kapag Nagtatagpo ang Data at Laro

Nakatira ako sa South London, sinuyos ko ang laban ng Volta Redonda at Avai gamit ang Bayesian inference—hindi lang isang match, kundi isang palaisipan ng stats at damdamin. Ang bilang ay hindi nagsasalita, ngunit ang mga tagapakin ay nagmumula.
Bakit Maling ang Iyong Pili?

Bakit Maling ang Iyong Pili?

Isang tahasang 1-1 na patungan ng Volta Redonda at Avai—hindi pagkabawian, kundi isang mapayapang algoritmo na nagpapakita ng mas malalim na pattern. Ang data ang nagsasabi, hindi ang emosyon.
Bakit lagi nanghihina sa playoffs?

Bakit lagi nanghihina sa playoffs?

Isang data scientist mula sa South Side ng Chicago ang nagpapakita kung bakit nawalan ng panalo ang dalawang koponan—hindi dahil sa tadhana, kundi dahil sa pagkabigo ng modelo. Alam mo ba ang lihim sa likas na antas?
Kapag Umabot ang Data sa Intuition

Kapag Umabot ang Data sa Intuition

Isang data scientist mula sa Chicago ang nagsuri kung paano nagtagumpa ang 1-1 na kalaban ng Wolteradonda at Avai—hindi pagkabawian, kundi isang silent algorithm na nagmumula sa oras at presyon.
Kapag Nagkamali si Messi

Kapag Nagkamali si Messi

Nakikita namin ang tahimik na pag-ibig sa likod ng 1-1 na labanan—hindi tungkol sa pagsusuri, kundi sa hininga ng bawat manlalaro. Ang bawat nawalang shot ay may kuwento.
Bakit Mali ang Iyong Pili?

Bakit Mali ang Iyong Pili?

Ang 1-1 na pagkakasundo ay hindi pagkabigo kundi isang malalim na pagkikilala ng data. Tinitingnan namin ang bawat hagis, pasada, at pagbabago—hindi emosyon, kundi probabilidad.
Bakit Nag-1-1 ang El Clásico?

Bakit Nag-1-1 ang El Clásico?

Nakita ko ang 1-1 draw—hindi pala isang pagkakasalanan, kundi isang symphony ng datos. Ang 72% na possession ni Vitoria Rendonda ay hindi nagdulot ng gols, dahil sa istrukturadong depensa ni Avai.
Bakit Nagkamali ang AI sa Volta Redonda vs Avai?

Bakit Nagkamali ang AI sa Volta Redonda vs Avai?

Sinuri ng isang data scientist ang 1-1 draw sa pagitan ni Volta Redonda at Avai. Hindi ito nagsawa—nagkamali ang mga model dahil sa sobrang pagtitiwala sa datos, hindi sa puso ng manlalaro.
1-1 Draw: Ang Data sa Pagkakalat

1-1 Draw: Ang Data sa Pagkakalat

Isang 1-1 draw hindi kalokohan—kundi isang masusing pagtatakda ng statistical fingerprint. Sa 54% na pagsasakop, ang bawat shot at pass ay nagbubukod ng matiyagang taktika. Hindi pangarap, kundi patotoo.