データが証明する:レブロンのチームメート批判の誤り
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レブロンのチームメート批判の誤った論理
スーパースターを支えるシステムに関するデータ分析
「レブロンは強力なチームなしでは勝てない」という主張を聞くたび、私のPythonスクリプトは誤った入力にクラッシュしそうになります。3つのデータ視点から検証しましょう。
1. キャリアPER比較(2003-2023年)
Synergy Sportsデータベースによると:
- 最初のクリーブランド時代の平均チームメートPER:13.2(リーグ平均:15)
- マイアミ優勝期:ウェイド/ボッシュはプレーオフゲームの42%を欠場
- 現在のレイカーズ:ADのみが健康時のAll-NBAレベルを維持
2. 『生涯サポート』の神話
詳細なラインアップデータが示す事実:
- レブロンのキャリア中、複数のオールスター選手と共に出場したのは23%
- ジョーダン(31%)、マジック(49%)、カリー(58%)と比較すると低水準
真の驚異は?平均的なロスターを優勝候補に引き上げた頻度です。
3. 現代版スーパーチームの数学
当社の選手影響力アルゴリズムが示唆:
- ルカ/レブロンペアリングは+7.8ネットレーティング(王朝レベルではない)
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WindyCityStats
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インディアナ・ペイサーズ
- サンダーの勝利、しかし優勝候補には程遠いレイカーズファンでありNBAデータアナリストの筆者が、サンダー対ペイサーズ戦を分析。スコアボードは勝利を示しているが、統計が語る真実は異なります。22ターンオーバーによる32失点、ハリバートンの4得点など、優勝チームとの差を明らかにします。
- NBA決勝G6で驚異のサンダーファン侵入データ分析が明らかにした衝撃的事実:パイカーズ本拠地の観客の5人に1人がサンダーサポーター。チケット価格暴落を利用した歴史的な遠征作戦の全貌と、それが試合に与える影響を解説。
- ウォリアーズはペイサーズの戦略を学ぶべきNBAデータアナリストがウォリアーズとペイサーズのオフェンスシステムの類似点を分析。ペース、ショット選択、ボールムーブメントなどのデータから、ゴールデンステートがインディアナのアプローチを取り入れるべき理由を解説。バスケットボールファン必見の内容です。