Pourquoi le tir à 3 points des Celtics chute ?

by:DataDerek772 jours passés
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Pourquoi le tir à 3 points des Celtics chute ?

Le Point Aveugle à Plaine Vue

J’ai observé les dernières minutes d’un match éliminatoire la nuit—comme je le faisais à Chicago, en analysant les cartes de tir après mon service. Le taux de tirs à trois points des Celtics a chuté de 18 % sur cinq matchs. En apparence, une baisse. En réalité ? Un virage silencieux.

Les entraîneurs l’appellent “mauvais tir”. Mais les données ne mentent pas—c’est l’interprétation qui trahit. En réduisant le mouvement complexe à des statistiques simplifiées, on efface le contexte. La vraie histoire ne parle pas de ratés—mais d’espace, rotations défensives et timing.

L’Algorithme Que les Entraîneurs Ignorent

Avec R et SQL, j’ai modélisé chaque tentative de tir lors des 120 matchs éliminatoires de Boston. Ce qui sautait aux yeux ? Les joueurs ne tiraient pas loin parce qu’ils étaient forcés—ils réagissaient à une pression défensive invisible aux yeux humains.

La zone moyenne d’attraction s’est déplacée de la ligne de fond au coin. Le chronomètre de tir a augmenté de +0,7 seconde par possession. Et pourtant—personne ne l’a suivi.

Pourquoi Vos Yeux Vous Trompent (Et Les Données Non)

Les modèles statistiques ne nous trompent pas—ce sont les gens derrière qui le font.

Nous pensons que “l’efficacité” repose sur le volume. Ce n’est pas—c’est la position sous pression. Quand les défenseurs ferment les couloirs tôt, les tireurs hésitent—not parce qu’ils manquent de talent—but parce que les systèmes sont conçus pour punir le risque.

Ce n’est plus l’analytique du basket—c’est l’économie comportementale enveloppée dans les numéros de maillot.

À Vous : Quelle Variable Oubliez-Vous ?

Si vous avez vu cette chute et pensé “mauvais tir”, vous vous trompez déjà. Quelle variable vos yeux ont-ils manquée ? Commentez ci-dessous—or votez sur mon sondage en direct : Est-ce du talent… ou une conception systémique ?

DataDerek77

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Commentaire populaire (2)

矩陣判官
矩陣判官矩陣判官
4 jours passés

三分球不準?別鬧了!我用Python跑完120場比賽,發現球員不是不會投,是教練強迫他們『假性沉默』——就像你爸在台北夜市吃滷肉時突然停下來看KPI。數據不會說謊,但教練的直覺比我的模型還會亂晃。下回記得:防守轉換不是在躲球,是在躲KPI!你敢點贊嗎?還是…要改工兵屬性?

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數據老司機
數據老司機數據老司機
2 jours passés

教練把三分球當成宗教儀式,結果數據一開口:『不是不會投,是防守逼你不敢動!』你以為是手感問題?錯啦~是系統在罰你『空檔太明顯』。我用 Python 算出的不是投籃技巧,是防守輪值的時差——就像你半夜喝咖啡時,球隊突然變成了 Excel 裡的異象。來,投票吧:這波是 talent 還是 system design?(附註:下回別再信教練的鬼話,數據從來不說謊)

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