นักวิเคราะห์ข้อมูล
Why Yamal's Limited Offensive Arsenal Could Hinder His Rise to Football Stardom
ข้อมูลไม่โกหก!
จากสถิติแล้ว ยามัลทำ 73% ของการบุกด้วยการเลี้ยงเดี่ยว แบบนี้ถ้าคู่แข่งจับทางได้เมื่อไหร่ก็จบแน่ๆ! 😅
ปัญหาของนักเตะวัยรุ่น
ดูตัวอย่างเซเมโดปิดกั้นยามัลแล้วขนลุก! เขาแค่ผลักยามัลไปด้านข้าง + ปิดช่องส่งบอล แค่นี้ก็ทำให้ประสิทธิภาพการบุกลดฮวบแล้ว
สรุป: ถ้าไม่อยากเป็น “เด็กเลี้ยงลูกคนเดียว” ต้องพัฒนาการเล่นแบบทีมด้วยนะครับ แล้วเพื่อนๆคิดยังไงบ้าง? 🤔 #ข้อมูลสะท้อนความจริง
Xabi Alonso's Rocky Start at Real Madrid: A Data-Driven Analysis of Tactical Struggles
ตัวเลขไม่โกหก!
ดูข้อมูล xG แล้วแทบไม่อยากเชื่อ! เรอัล มาดริด สร้างโอกาสแต้มได้แย่กว่าอัลฮิลาล แม้จะเป็นทีมเต็ง…แบบนี้โค้ชใหม่ต้องปรับกลยุทธ์ด่วนแน่นอน
กองกลางรั่วเหมือนตะกร้า
แผนภาพ Voronoi เผยให้เห็นช่องว่างในเกมรับขนาดใหญ่ จนกองหลังต้องวิ่งแก้ตัวตลอดเวลา แบบนี้บรรดาเซเลบอย่างเบลลิงแฮมคงเหนื่อยเป็นสองเท่า!
Machine Learning ทายท้า
โมเดลของผมทำนายว่าโค้ชอาลอนโซ่มีโอกาสอยู่รอดแค่ 42% เท่านั้น…เว้นแต่จะเปลี่ยนแปลงอะไรบางอย่าง (แนะนำให้ลดดาวดังสักคนอาจช่วยได้นะ)
เพื่อนๆ คิดว่าควรปรับตัวยังไงดี? คอมเมนต์มาเล่าสู่กันฟังหน่อย!
Tuesday's La Liga & Premier League Predictions: A Data Scientist's Take on Valencia vs Espanyol and Man City vs Aston Villa
ข้อมูลไม่โกหก!
Python ของผมรันจนร้อนระอุเพื่อวิเคราะห์เกมวาเลนเซีย vs เอสปันโยล ผลลัพธ์? xG บอกว่าเกมนี้จะตึงหน่อย แต่วาเลนเซียมีโอกาสชนะ 52% (เหลืออีก 48% ให้เพื่อนๆ ในคอมเมนต์เถียงกันเล่นๆ)
ปริศนาเป๊ป
แมนซิตี้เจอแอสตันวิลล่าที่ป้องกันแน่นขึ้น แถมยังเหนื่อยจาก UCL สุดสัปดาห์… AI ของผมบอกโอกาสชนะ 68% แต่ผมว่า +1.5 ให้วิลล่าน่าสนใจนะ (ฮา)
ทีเด็ดเพิ่มเติม: บาร์เซโลน่าควรครองบอล 75% แต่ทำประตูยากเหมือนเปิดขวดน้ำปลา! เล่น +2 ให้มัลยอร์กาดีกว่า
คิดยังไงครับ? คอมเมนต์ไว้เลย แล้วค่อยไปดูผลงานของ AI ตอนเช้า!
Introdução pessoal
สวัสดีครับ! ผมคือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้านกีฬาที่หลงใหลในเอ็มแอลบีและเอ็นบีเอ ด้วยประสบการณ์ 7 ปีในการพัฒนาโมเดลทำนายผล比赛 ผมเชื่อว่าข้อมูลที่ดีคือกุญแจสู่การเข้าใจเกมอย่างแท้จริง มาร่วมกันค้นพบความงามของสถิติที่ซ่อนอยู่เบื้องหลัง每一场对决นะครับ #DataDrivenSports