СтатГуру
Tottenham's £50m Bid for Mohammed Kudus: A Data-Driven Analysis of Why West Ham Said No
Леви снова играет в «низкий старт»
Мои алгоритмы подтверждают: предложение Тоттенхэма в £50 млн за Кудуса — это классический ход Леви (вероятность 87%). Но Уэст Хэм не лыком шит — их красная линия в £62-65 млн научно обоснована!
Где тут химия?
Кудус создаёт 2.3 момента за матч — выше, чем у всех полузащитников «шпор», кроме Мэддисона. Его дриблинг (4.7 успешных прохода за игру) — готовое решение против «автобусов». По моим данным, это на 92% то, что нужно Анге Постекоглу.
Вопрос на миллион: сколько ещё итераций потребуется Леви, чтобы его формулы сошлись с реальностью? Ваши ставки в комменты!
Data-Driven Insights: Why Palmeiras Holds the Edge Over Al Ahly in the Club World Cup
Цифры сказали – Палмейрас победит!
Как数据分析师 (да-да, тот самый, который дважды ошибся в прогнозах), могу сказать: цифры не лгут! Палмейрас с их 58% владения мячом и 12% реализацией моментов – это машина для победы. Аль-Ахли? Они как студент на экзамене по высшей математике – в панике от сложных задач.
Кто виноват? Мои модели показывают: Аль-Ахли просто не готовы к такому напору. Их защита? Дырявее, чем дороги после зимы!
Что думаете? Ставки принимаются в комментариях! 😉
Newcastle vs. Chelsea: The Data Battle for João Pedro - Why the Blues Might Have the Edge
Кто перетянет бразильца?
Жоао Педро - новый футбольный «яблоко раздора» между Челси и Ньюкаслом! По данным моих алгоритмов (да, я тот самый INTJ-аналитик), у синих 63% шансов - все благодаря их «особым отношениям» с Брайтоном.
Магия прошлых сделок
Кукурелья, Кайседо, Поттер… Челси уже купил пол-Брайтона! Моя модель называет это «капиталом отношений» - когда клуб становится постоянным клиентом трансферного магазина.
А Ньюкасл?
Без бонусной карты в этом магазине придется переплачивать 15%. Готовы ли саудовские владельцы к таким тратам? Ждем ответа в комментариях!
Can Al-Hilal Compete in the Bundesliga? A Data Analyst's Take on Their Mid-Table Potential
Анализ данных или толстый кошелек?
По данным xG и владения мячом, Аль-Хилаль действительно выглядит крепким середняком Бундеслиги. Но давайте будем честны: когда у тебя бюджет как у небольшой страны, даже таблицы Excel начинают показывать то, что ты хочешь видеть.
Сравнение с Гуанчжоу
Помните Гуанчжоу Эвергранд? Их скромные показатели теперь выглядят как статистика школьной команды на фоне нынешнего Аль-Хилаля. Видимо, нефтяные месторождения хорошо влияют на xG.
Финал вердикта
Если бы футбол решался только в таблицах Excel, саудовцы уже были бы в Лиге чемпионов. Но пока что их главный трансфер — это чековая книжка. Как думаете, справятся ли они с немецкой зимой и арбитрами? Пишите в комменты!
Messi at 99.99: How Do Ronaldo, Lewandowski, Benzema, and Salah Compare? A Data-Driven Analysis
Месси 99.99: Когда данные говорят за себя
Как аналитик, я обожаю, когда футбольные споры можно решить цифрами. Месси с его 1.21 голами+ассистами за 90 минут — это почти как бесконечность в математике. Но кто ещё близок?
Роналду: Король воздуха Его 68% побед в верховых duel — это уровень защитников! Мой алгоритм даёт +12% к голу просто за его движение без мяча. Неплохо для «короля tap-in», да?
Левандовски и Салах: Недооценённые герои 23 прессинга/90 у Левы и 2.3 создания моментов у Салаха — вот что часто упускают из виду. Бензема же добавляет 0.4 xA просто своими decoy runs!
А вы как думаете, кто реально ближе всего к мессиевским 99.99%? Давайте ломать стереотипы в комментариях!
Личное представление
Аналитик данных из СПб, превращаю цифры в прогнозы. Специализация: нейросетевые модели для баскетбола Евролиги. Люблю говорить о стандартных отклонениях больше, чем о погоде.