Bakit Nagkakawala ang Pagpapasa ng Mga Layun?

Bakit Nagkakawala ang Pagpapasa ng Mga Layun?

Ang data ay hindi naglaloko: sa ika-12 na linggo ng La Liga, ang mga tim na may mababang xG ang nananalo. Natuklasan namin ito gamit ang Python at Scikit-learn—walang hula, only metrics.
1 buwan ang nakalipas
Ang Lihim sa Matchweek 12 ng La Liga

Ang Lihim sa Matchweek 12 ng La Liga

Analyzed ko ang 70+ laro gamit ang Bayesian statistics—hindi kalokohan ang resulta, kundi malinaw na logika: goals per minute, defensive efficiency, at late-game reversals. Ito ay matematika, hindi palaro.
2 buwan ang nakalipas
Barcelona Dominante

Barcelona Dominante

Paano nagawa ng Barcelona ang 69% na win rate laban sa top 5 na koponan sa La Liga mula 2009 hanggang 2018? Isang pagsusuri sa datos, taktika, at sistema ng tagumpay na nanatiling buhay hanggang ngayon.
2025-8-23 8:36:14
Barcelona Kumusta si Nico Williams: Isang Data-Driven Analysis ng €7-8M Deal Bawat Taon

Barcelona Kumusta si Nico Williams: Isang Data-Driven Analysis ng €7-8M Deal Bawat Taon

Bilang isang football data scientist, sinusuri ko ang pag-sign ng Barcelona kay Nico Williams mula sa Athletic Bilbao. Ang 6-year contract na may €7-8M annual salary ay nagtataas ng mga katanungan tungkol sa halaga at estratehiya. Gamit ang Opta metrics at aking player evaluation models, titingnan ko kung ito ba ay matalinong negosyo o financial risk sa rebuild ng Barça.
2025-7-1 5:39:59
Ang Mga Numero Ay Sumasabing

Ang Mga Numero Ay Sumasabing

Nilikha ko ang mga patnubay sa soccer gamit ang datos—hindi ang damdamin. Ang LAFC, Flamengo, Tunisia Hope at Chelsea ay may sarili nilang statistical pattern na nagpapakita kung bakit naboboto ang bookmakers.
Bakit Nakaligtas ng Miami?

Bakit Nakaligtas ng Miami?

Hindi ito tungkol sa damdamin o alamat—kundi sa data. Tinitingnan namin ang presyur, ritmo, at biomekanika ng laro upang maunawaan kung bakit nanalo ang Miami sa Copa Libertad.
Bakit Nakatupad ang Model?

Bakit Nakatupad ang Model?

Ginamit ng isang data scientist mula sa Chicago ang Bayesian modeling at open-source stats para ipaliwanag kung bakit nanalo ang isang koponan nang walang goal—hindi dahil sa luck, kundi dahil sa data.
Ano Kung Alam ng Stats Nang Higit Sa Mata?

Ano Kung Alam ng Stats Nang Higit Sa Mata?

Hindi ito tungkol sa drama o panan—kundi sa malalim na pagtatala ng mga numero. Tinitingnan namin kung paano nagpapahiwat ang data sa likod ng laro, lalo na sa Benfica vs Bayern.
Paano Ko Naipredict ang 83% na Panalo sa Green Pitch Cup

Paano Ko Naipredict ang 83% na Panalo sa Green Pitch Cup

Gumamit ako ng data, Python, at D3.js heatmap upang matukoy ang mga pattern sa laro—hindi pagtitiwala, kundi eksaktong pagsusuri. Ang 83% na panalo? Hindi bagay, kundi siningil na siyensya.
5 Paunawa ng NBA Model Ko

5 Paunawa ng NBA Model Ko

Nakita kong bumagsa ang aking model sa 3 panalo—pero hindi dahil sa sakit o pagod. Ang court ay nakikita ang ritmo na hindi makikita ng data. Alamin mo: ang tama ay nasa paa, hindi sa numero.
Bakit Totoo ang NBA Predictions Mula sa Pagkabigo?

Bakit Totoo ang NBA Predictions Mula sa Pagkabigo?

Noon akong naging data scientist sa South Side ng Chicago, nakita kong ang algoritmo ang nagtuturo kung paano mas tama ang mga taya kaysa sa intuisyon—lalo na sa huling minuto at pagbabago ng roster.
Kapag Lumalaban ang Data

Kapag Lumalaban ang Data

Nakita ko kung paano binigo ng 54.6% na poseshon at 2.3 na gol ang Miami—hindi talent, kundi pagkawala ng sistema. Ang data ay totoo, pero ang tao? Nagsisin.
Bakit Nabigo ng 97% ng Mga Fan?

Bakit Nabigo ng 97% ng Mga Fan?

Ginawa kong suriin ang mga liksyon sa laro—hindi lang ang score, kundi ang pagod, presyong emosyonal, at natagong data. Nakita namin kung bakit naligaw ang mga tao sa huling match.
Bakit Nababigo ang Paborito Mo?

Bakit Nababigo ang Paborito Mo?

Nakikita ko kung paano ang damdamin ang nagpapalit sa datos. Ang bawat panalo ay isang ilusyon—hindi talento, kundi pagkakalkula ng probabilidad. Walang fanfare, only logic.
Mozambique Championship