Как аналитик из Лондона с математическим бэкграундом, я видел победу 2-0 над Аль-Айном не как спектакль, а как эксперимент: нулевые пропущенные голы, ротация игроков и модель с погрешностью 3%. Это не тактика — это точность.

Анализ данных EFL с помощью байесовских моделей раскрыл неожиданные паттерны: команды из нижней части таблицы удивили, а лидеры рухнули. Это не случайность — это вероятность в действии.

Как аналитик из Лондона, я смотрел финал ЛЧ не как болельщик, а как учёный: решение было не в удаче, а в паттернах данных. В этой статье — как метрики переопределяют исход.

Как данные-ученый из Восточного Лондона с индийскими корнями, я проанализировал более 100 000 эпизодов. Спринт Мбаппе — не инстинкт, а математика: ускорение, эффективность маршрута и xG-модели. Числа не лгут.

Как аналитик с пятилетним опытом в ЕПЛ, я проанализировала данные: в 12-м туре рекордные 43% ничьих — это не случай, а системная инерция. Команды вроде AmazonFC побеждают за счёт обороны, а не атаки.