Nakita ko ang 78 laro ng Série A—bawat draw ay glitch sa data, bawat goal ay himala. Hindi ito pag-asa, kundi pagkikita sa variance. Ang laban ay hindi sport—it's probability lattice.

Isinulat ng isang data scientist mula sa East London ang pag-aaral sa U20 League ng Brazil—kung paano nagkakamali ang mga algoritmo kahit na may sapat na datos. Ang tao, hindi ang machine, ang naniniwala sa paligs.

Isang data scientist mula sa East London ang napanood ang 1-1 draw sa Wolter Eastenda at Avai—hindi lang luck, kundi pagkabigo ng model. Ang intuition ang panalo, hindi ang stats.

Hindi ito tungkol sa damdamin o himala—kundi sa data: kung paano tinutukoy ng algorithm ang bawat galaw, hagis, at pagbabago bago ang final whistle. Ang comeback ni Paris ay hindi pangyayari—ito ay pattern na nailikha ng estadistika.

Isang data scientist ang nagsuri sa takbo ng Galvez U20 at San Cruz Alse U20—hindi sa gulo o galit, kundi sa tahas na pagkakalkula. Ang 0-2 ay hindi lamang skor, kundi isang tula ng pahinga.

Ang isang data-savvy na analista mula sa New York ay nakita ang laban ng dalawang koponan—hindi kasiwalan, kundi matematika. Ang algorithm ang nagtuklas ng mga pattern sa bawat paligs at xG chain.

Noong isang pagsalak sa 89th minuto, hindi ito pagkakatawan kundi isang matematikong kamalian na nagmula sa data. Ang Black Niu ay hindi nanalo dahil sa bituin—kundi dahil sa tumpok na pagsusuri.

Bilang isang analista ng football, nasaksihan ko ang huling gols ni Mbappé sa Euro 2024—hindi dahil sa emosyon, kundi dahil sa data. Ang kanyang shot ay hindi pagkakatawan, kundi isang model na binase sa heatmaps at xG.

Sinuri ko ang data ng 100K+ laban mula sa Premier League at China Super League. Hindi ito tungkol sa pera—kundi sa sistemang hindi patas. Ang limang dayuhan sa CSL ay hindi sapat.