Sinuri ko ang halaga ng mga pambansang koponan sa Europa. Si Mbappé ay €180M, pero ang Argentina ay may €757M na kabuuhan—hindi ito tungkol sa pera, kundi sa kalooban, kultura, at lakas ng sistema.

Bilang isang data analyst mula sa London, sinimulan kong suriin ang transfer ni Rodrigo gamit ang 200+ metrik ng paglalaro. Hindi ito tungkol sa suweldo—kundi sa estruktura ng depensa at tiyak na pagpapasyal.

Nakita ko ang isang upuan na inalay ni Lionel Messi—hindi dahil sa kanyang mga laya, kundi dahil sa tahimik na tapat na pagmamahal ng mga tagasunod. Ito ay data-driven na alaala, hindi pambihis.

Ginamit ko ang data science para i-analyze ang pagpapasa ni Napoli kay Maradona. Hindi ito emosyon—kundi isang matematikal na modelo batay sa xG, PPDA, at wage-to-performance. Ang numbers ay totoo.

Hindi ito tungkol sa pagmamahal—kundi sa data. Tinitingnan namin ang bawat hulog, bawat kick, at bawat sandali ng Messi at Ronaldo para malaman ang totoo: ang efficiency, hindi ang gulo.

Isang data-driven na pagsusuri kung bakit nawala ang Benfica laban sa Bayern sa Game 6—hindi pagtitiwala, kundi calculus. Ang xG differential, pass accuracy, at fatigue ay nagsabing 2–1 bago pa manalo.

Hindi pagkakatawan o emosyon—kundi matematika. Bilang isang data-driven analyst, ipinakita ko na ang tagumpay ng Brazil at Argentina ay galing sa Bayesian model, hindi sa galit ng mga fan.

Sinuri ko ang data mula sa Opta at SportsRadar—bawat metro ng pagkilos ni C羅. Ang kanyang pagbabalik sa 2026 ay emosyonal, hindi matematikal. Bawat banta ng bilis at paghinga ay nagpapakita ng totoo.

Isang data scientist na lumalaki sa Chicago, nalaman kong ang talento ni Messi ay higit pa sa mga laya—nasa fatigue index, desisyon, at emosyonal na pagtitiis. Hindi ito mito; ito ay math.