Я аналізував 78 матчів Серії А Бразилії з математичною точністю — нічия не виграє, а фракційна точка, де логіка зламлюється. Це не спорт — це ймовірнісна решітка.

Я як дан-сайентист зі східного Лондона аналізував матчі бразильської U20 ліги — де холодна логіка зустрічається з футбольною романтикою. Люди вгадують, а моделі — ні.

Як дан-учений зі Східного Лондона спостерігав, як Wolter Eastenda та Avai звелися до нічиєго 1-1 — без героїзму, без випадку. Лише холодні статистики й тихий хаос. Це не футбол. Це байєсівська битва, де інтуїція перемогла алгоритм.

Ця гра — не про емоції, а про дані: алгоритми побачили закономірність руху гравців до фінального свистка. Парижський комбек не був випадком — це було передбачене моделлю.

Аналіз зустрічі Гальвес U20 проти Сан-Крус Алсе U20 як поемії з даних: 84 хвилини тишини, де кожен пропуск — це не пораз, а поетична статистика. Нема перемог — є сенс.

Аналіз даних показує, що перемога Гальвеса U20 — це не випадок, а логіка. Сан-Крістобаль Альсе U20 зламав їхні атаки за допомогою структури захисту та xG-метриків. Алгоритм бачив шаблони, яких не бачать люди.

Як дан-сайентист з Нордсайду, який моделював траєкторії ударів у Чикаго, я ніколи не очікував, що футбол стане моєю найбільш елегантною формулою — допоки Black Niu не забив гол у 89-й хвилині. Це не випадковість. Це логіка, одягнена у шкіру.

Я аналізував фінал Євро-2024 не з емоцією, а з даними: удар Мбаппе на 107-й хвилині — це не випадок, а модель, підтверджена тепловими картами та тисковим тиском. Міф про «7 млрд» клубів розсипся.

Я проаналізував 100K+ матчів з Прем'єр-ліги та Китайської суперліги: цифри не брешуть — різниця в заробітках не в грошах, а в системних недоліках. Іноземці — це не проблема, а структурна обмеження.