एक फुटबॉल डेटा विज्ञानी के रूप में, मैंने निकोलस जैकसन के लाला को भावना की बजाय समझा—बल्कि प्रतिस्पर्धा के दबाव में सांख्यिकीय रूप से पूर्वानुमानित एक हिस्सा।

चिकागो के कॉर्ट कोर्ट से बड़ा डेटा साइंटिस्ट ने बेयेसियन मॉडल और Opta के खुले डेटा से समझा कि शून गोल्स के साथ मैच कैसे जीता—यह भाग्य नहीं, संभावना है।

बेनिफिका बनाम बैयर्न और ट्यूनिस होप बनाम चेल्सी के मैच की गहन सांख्यिकी को समझें। डेटा ही सच्चाई है, शोर्ट-ट्रेंड नहीं।

मैनचेस्टर यूनाइटेड ने 800 मिलियन पाउंड के खिलाड़ियों पर खर्च किया, लेकिन सफलता नहीं मिली। यह पैसा की समस्या नहीं, बल्कि डेटा-आधारित निर्णय की असफलता है।

डेटा-ड्रिवन विश्लेषण से पता चला कि क्यों बेन्फिका हार गया। बायर्न की पॉसेशन कंट्रोल, xG अंतर, और मध्यरात्रि की थकान ने 2-1 का परिणाम पैदा किया—अंदाज़ से ज़्यादा, गणित से।

मियामी की 54.6% पॉसेशन और मेस्सी-सुआरेज पर भरोसे के बावजूद से खेल हार गया। डेटा झूठ नहीं बोलता, पर लोगों की सोच में है। पाल्मियरास की काउंटरएटैक के सफलता में स्ट्रक्चरल डिके है।

एक डेटा साइंटिस्ट ने देखा कि वोल्टा रेडोंडा vs. अवाई का 1-1 का मैच किस्मत पर नहीं, बल्कि भावनाओं की गलतियों के कारण हुआ। संख्याएँ बोली, पर भावनाएँ झूठ हैं।

मार्टिन एंसेलमी के डेटा-ड्रिवन ताक्तिक फुटबॉल में असफलता की वजह से पोर्टो का मध्य-मौसम पतन हुआ। 21 मैच में केवल 5 गोल, 10 जीत, 5 हार—आँकड़ संख्याएँ बात नहीं, सच्चाई है।

एक दशक के फुटबॉल डेटा मॉडलिंग के आधार पर, मैंने पाया कि क्रिस्टियानो रोनाल्डो की स्प्रिंट स्पीड 18% कम हो गई है, और रिकवरी समय 37% बढ़ा है। 2026 का वरld कप संभव नहीं—यह भावना नहीं, आँकड़ है।