데이터가 만난 축구 기적

필드는 내 스프레드시트입니다

나는 축구를 보지 않고 분석합니다. 경기장 위 모든 움직임은 다차원 공간의 벡터입니다: 스프린트 속도, 패스 각도, 수비선 밀도. 베니피카가 옥클랜드 시티에 레드를 그었을 때? 혼란이 아니라, 내 모델의 이상치였습니다.

시카고 불스 분석팀에서 3년간 선수 움직임 알고리즘을 구축했습니다. 노스웨스턴 대학원 박사는 통계가 아니라 *예측*에 집중했습니다. 그 밤, 오전 6:30은 중요하지 않았습니다—완전 데이터 수집 후 모델을 재보정하고 있었습니다.

차가운 승리는 운명이 아닙니다—선형입니다

소위 “기적”? 6.20% 승률은 마법이 아니라 클릿으로 된 회귀분석입니다. 옥클랜드 시티 수비진? 공이 세트피스에서 왼쪽으로 움직일 때 공간 커버리지가 기준 이하로 떨어졌습니다. D3.js 역동적 시각화로 맵핑했습니다—모든 실수는 좌표를 가집니다.

아빠는 진정한 강함이 규율에서 나온다고 가르쳤고, 규율은 누구도 예상하지 않는 합리성을 측정하는 것입니다.

알고리즘은 감정을 신경하지 않습니다

결과를 예측하려면 카리isma가 아니라 공분산 행렬과 운동 벡터가 필요합니다. 바이에른 뮌헨이 상대를 짓밟았을 때? 감정이 아니었고, 압박 속 엔트로피 감소였습니다. 코치들은 이를 ‘전술적 천렌’이라 부릅니다. 저는 완전한 데이터를 오전 4:17에 검증했다고 부릅니다.

나는 여전히 차트를 열어놓고 잠습니다.