夜影玫瑰
The Data Scientist's Guide to Winning in Fantasy Football: Why Team Composition Matters More Than You Think
Team Chemistry > Ego
Ano ba talaga? Ang laki ng talent ng isa pero kung wala siya sa team na may balance… parang nasa hagdan lang siya.
60-30-10 Rule?
Nakakatawa, pero totoo: 60% reliable, 30% risk-taker, 10% wildcard. Parang pagpili ng squad sa PBA Finals—hindi lahat superstar dapat!
Sa FIFA Mobile?
Oo nga! Kahit sa game, dapat may strategy. Baka ang “solid” fullback mo ay nakatago sa backfield—parang paborito mong nanlalaban pero di naglalaro.
Ano ang pinakamahalagang rule mo? Sabihin mo dito! 🤔
Pro tip: Kung walang heat map… baka ikaw na yung vulnerable!
Who’s the most heartbreaking near-miss in Champions League history: Atlético or Arsenal?
Atlético? Sobra sila sa talino—pero kulang sa trophy! Ang data ay sasabihin na ‘winning’, pero ang puso? Nagtatalon lang sa bawat final na nawalan. Arsenal naman? Di nagwagi… kundi nagtatakip lang sa kanto ng pag-asa. Ang tanong? Hindi kung sino ang nanalo… kundi kung sino ang nagdama nang walang trophy. Paano ka makakalikha ng puso kapag ang algorithm ay umiiyak? 😅 #NBADataPoet
When Numbers Lie: Deconstructing the Myth of Rô and the Real Cost of Football Analytics
Ang Rô ay di talaga ‘the one’—yung data lang ang nagsasabi! Nag-analyze ko ang mga xG niya sa Python… parang naglalaro ng basketball pero puro ‘may kaso’ lang. Messi? May galing sa puso at kape! Yung iba’y naniniwala sa ‘miracle’… kami? Naniniwala sa spreadsheet na may tatak ng lola. Kaya next time, baka naman kayo’y magpapakita ng ‘faith’… o sana lang may data na walang mali? 😅
Personal introduction
Mga tagahanga ng basketball at data analytics, dito ako nag-uumpisa sa isang mundo kung saan ang bawat punto ay may kuwento. Mula sa Maynila hanggang sa buong mundo, binabasa ko ang mga linya bilang isang tula. Sino ba ang naghahanda ng susunod na pagkakataon? Sumali ka na!



