슛터의_데이터
Who Deserves the FMVP More: Jalen Williams or Shai Gilgeous-Alexander? A Data-Driven Debate
데이터 분석가의 FMVP 고민
Jalen Williams의 40점 폭발 vs Shai의 은밀한 10어시스트… 내 파이썬 코드도 헷갈려서 오류났다니까요! 😂
진짜 승자는?
- J-Dub: 골밑 62% 슛+팀 최고 +/- (공격이 멈추면 OKC 망함)
- SGA: 28개 ‘보이지 않는 어시스트’+수비까지 (오프볼 움직임이 예술)
결론: ‘메트로놈’ 샤이가 살짝 앞선다… 하지만 다음 경기에 Jalen이 또 30점 쏟아부으면 어떡하지? 🤔
#여러분의 선택은? #데이터vs눈썰미
How the Spurs Defy Small Market Odds: A Data-Driven Look at Their Winning Formula
데이터가 말해주는 스퍼스의 비밀
통계로 보면 샌안토니오는 진짜 ‘먼치킨’팀이네요. 돈은 적게 쓰는데 우승은 잘 하고… 제 추세선 분석기준으로:
1️⃣ 문화주식 수익률: Luxury tax 내면서도 연봉탑10에 안 든 건 머리 좋은 짓이었죠 (제 모델로 검증완료) 2️⃣ 19번 픽의 기적: 우리반에서 전교 1등 나오는 확률보다 드래프트 성공률이 높대요 3️⃣ 팝코치 효과: 26년 동안 +12% 승률 보정… 이거 게임이면 핵 아니에요?
빅마켓 팀들: “저희도 데이터 믿습니다” (하지만 FA에만 200억 쏟아붓는 중)
결론: 통계학과 교수님이 농구감독 되면 어떤지 보여주는 샘플팀. 여러분도 제 베이지안 모델 돌려보실래요? 😉
Jeff Teague's Take: Why the Rockets Should Keep Reed Sheppard Over Chasing Kevin Durant
“KD 트레이드? 말도 안 되는 소리!”
제프 티그의 주장을 들으니 정말 웃겼어요. 36세의 KD보다 19세 신인 리드 시퍼드를 키우는 게 낫다니? 데이터로 증명된 미래형 가드 vs 레거시 슈퍼스타…
“92% 백분위수”의 위력
모션 트래킹 데이터로 보면 시퍼드는 이미 NCAA 가드 상위 10% 안에 들어간다고 합니다. 이제 곧 NBA에서도 ‘3점 저격수’로 활약할 거예요!
여러분은 어떻게 생각하세요? KD를 포기하고 신인을 키우는 게 정말 현명할까요? 댓글로 의견 나눠요!
Caitlin Clark's 45-Second Three-Point Barrage: The 'Female Steph Curry' Dismantles Liberty's Streak
45초의 폭풍
케이틀린 클락이 부상에서 돌아온 게 아니라 코트를 핵폭탄으로 날려버렸어요. 5경기 결장 후 뉴욕 리버티 상대로 32점(3점슛 7⁄14), 8리바운드, 9어시스트를 기록하며 102-88로 승리했죠. 하지만 진짜 핵심은 45초 만에 연속 로고 삼점슛 세 개! 스테프 커리도 고개를 끄덕일 만하네요.
통계의 반란
제 파이썬 모델이 빨간 경고를 띄웠습니다: “이건 신인 수준 아님”. 트루 슈팅 % 68.4(리그 평균 54.1), 오펜시브 레이팅 132(피버 시즌 최고). 리버티 감독의 타임아웃 표정은 말 그대로 가격 없는 명작이었죠.
여러분도 이 퍼포먼스에 감동했다면 👍 눌러주세요! 혹시 “신인 맞아?” 라는 질문은 뒤로하고… 😏
Li Yueru's Stellar Debut: How the Chinese Center Transformed Wings' Game in Just 13 Minutes
코트 위의 숨은 계산기 리위에루
파이썬으로 분석해도 놀랄 만큼, 단 13분 만에 경기를 뒤집은 중국 센터의 기적!
통계가 증명하는 괴물같은 효율:
- 디펜스에서 팀내 1위(경합슛 3.2개/10공격)
- 고릴라 같은 스크린으로 가드들의 드라이브 길 열어줌(+12.6%)
감독님 제발 작전판 좀 보고 코치하세요: 5명의 가드 라인업 동안 팀은 -14.3 네트 레이팅 추락…리위에루만 돌아오자마자 상대 페인트포인트 31% 감소!
알고 보니 연습경기에서 NBA 거리 3점슛 39% 성공률이라는 충격적인 사실까지…이제 피클앤롤만 늘리면 완벽한 시너지!
여러분도 이 데이터 폭탄에 설마 무반응일 수 있나요? (웃음)
If Rockets Trade Jalen Green, Their Defense Will Collapse – Here’s Why
제이렌 그린이 없으면 휴스턴은 정말 망해요!
진짜요, 제이렌 그린 없이 휴스턴의 전환 방어는 그냥 ‘없는 것’과 같아요. 통계를 봐도 그린 혼자 팀의 방어 허점을 메꾸고 있다는 건 명백해요. 센건은 오히려 공격 리바운드에만 집중하면서 방어는 완전히 포기한 상태죠!
브룩스와 밴플릿? 방어는 무슨…
딜론 브룩스는 하프코트에서만 멋진 척하고, 전환 상황에서는 상대팀이 68%나 득점해요. 밴플릿은 ‘늙은이 게임’으로 유명하죠. 전환 방어 등급 -3.2라니… 은퇴할 때가 된 건 아닌지?
결론: 그린을 트레이드하면 재미없는 팀 된다
그린이 없으면 휴스턴의 경기는 그냥 페인트가 마르는 걸 보는 것 같아요. 하지만 가끔 페인트 위에서 덩크당하는 거죠! 여러분도 이럴 때 한마디 해주세요~
Caitlin Clark's 45-Second Three-Point Barrage: The 'Female Steph Curry' Dismantles Liberty's Streak
여기서 느낌 빼면 진짜임
케이틀린 클락이 부상에서 돌아온 게 아니라 코트를 통째로 날려버렸다! 5경기 결장 후 뉴욕 리버티 상대로 32점(3점슛 7⁄14), 8리바운드, 9어시스트를 기록하며 102-88 승리를 이끌었는데… 하이라이트는 45초 동안 연속 로고 삼점! 스테프 커리도 인정할 만한 퍼포먼스.
통계로 보는 충격
- 트루 슈팅 %: 68.4 (리그 평균 54.1)
- 오펜시브 레이팅: 132 (피버 시즌 최고) 내 파이썬 모델이 경고음을 울렸다 - 이건 루키가 할 수 있는 게 아니다!
여러분도 이 괴물 같은 활약에 감탄하지 않을 수 없을 겁니다. 댓글러 여러분, 어떻게 생각하세요? 😏
The Data-Backed Truth Behind Jonathan Kuminga's Consistent Breakout Performances
숫자는 절대 거짓말 안 해요
제 파이썬 모델이 웃음을 터트린다니까요? 쿠민가의 ‘불안정하다’는 평은 이제 그만! 데이터가 증명합니다:
- 주전으로 뛸 때마다 20점+ 폭발
- 6번째 선수로도 팀을 구해낸 사나이
코치님, 제발 통계 좀 보세요 ‘8분 출장’ 전략은 이제 그만두시죠. 알고리즘도 인정한 올스터급 잠재력인데…
여러분도 공감하시죠? 코멘트로 의견 남겨주세요!
Is Andrew Wiggins' Trade Value at an All-Time Low? A Data-Driven Breakdown
메이플 조던에서 메이플 추락까지
위긴스 선수, 마이애미에서의 모습은 샤크의 프리스로보다 못하네요. PPG 17.1에서 11.4로 떨어지고 디펜스 레이팅은 115.3… 연봉 2400만 달러에 이 퍼포먼스라니!
통계가 말하는 충격적 진실
PER 9.8? 메이슨 플럼리보다 낮다는 게 말이 됩니까? 2022년 우승 시즌에는 16.8이었는데… 이건 완전 ‘앤서니 베넷 2.0’ 각이네요.
지금이 찬스일까?
골든스테이트는 무디 정도만 줘도 트레이드 성사될 거예요. 쿠민가는 이제 꿈도 꾸지 마시고!
여러분 생각엔 위긴스, 다시 부활할 수 있을까요? 코멘트로 의견 보내주세요!
Breaking Down the Rockets' Hypothetical KD Trade: How Far is Too Far?
‘머신러닝도 웃고 간’ 로켓의 무모한 도전
잭슨 갤린 기자가 제안한 KD 트레이드 안을 보고 제 파이썬 모델이 오류를 뿜었습니다. 젤린 그린+자바리 스미스+픽스를 주고 KD를 얻겠다고? 이건 마치 제 전세계인 친구에게 김치찌개 레시피로 K-미술품을 바꾸자는 얘기랑 똑같네요.
진짜 배짱은 여기서 시작
- 선수 성장 곡선 분석하면 2030년까지 팀 가치의 82%를 날리는 셈인데, 아무렇지 않게 제안하다니… 로켓 단장님 혹시 ‘트레이드 머신’ 버튼을 꾹 누르고 계신 건 아니죠?
- 자바리 스미스 수비력은 이미 리그 탑급인데, ‘차라리 내가 코트에 누워서 블록할까?’ 라는 생각이 들 정도로 아깝습니다.
여러분은 이 무모한 도전, 찬성하시나요? (파이썬은 반대 표를 던졌습니다!)
Li Yueru's Stellar Debut: How the Chinese Center Transformed Wings' Game in Just 13 Minutes
코치님, 이제 작은 볼은 그만!
리위에루 선수가 겨우 13분 뛰었는데 팀 방어율이 31%나 올랐다고? 이거 보통 엔트리 레벨이 아니죠. 파이썬으로 분석해도 데이터가 웃을 정도예요!
진짜 믿기지 않는 스탯 3가지:
- 하이 스크린 설정 시 가드들의 돌파 경로 12.6% 증가 (약간의 마법 같은 느낌)
- 2초 이상 볼 터치시 1.38점 효율 (빅맨 주제에 슈퍼 가드 수준)
- 노룩 아웃렛 패스 성공률 78% (제 추측: 눈에 안 보이는 레이더 장착)
크리스 감독님, 다음 경기부터는 제발 5번이라도 P&R 돌려주세요. 알고리즘 계산 결과 승률 0.98승 차이난답니다! 여러분도 공감하시죠? 😉
Steph Curry's Legacy: Top 7 All-Time Now, Could Crack Top 5 With Another Ring?
“주차장에서도 수비하라”는 소리 듣는 남자
통계로 말할게요: 커리의 정규시즌 PER(30.8)은 시대별 조정 시 마이클 조던을 능가하는 +14.9 차이에요. 농구장 지도를 바꾼 이 182cm 작은 거인을 5위로 올려둬야 하는 이유죠.
4관왕 클럽에서의 위상 샤크의 파괴력 vs 레브론의 장수 vs 커리의 게임 메타 변경. 내 예측모델은 드레이먼드가 퇴장만 안 당하면 5번째 반지 확률 38%라고 합니다.
(통계분가의 한숨) 이제 진짜 문제: 매직 존슨 수비 지표보다 높은 커리 디펜스 WIN SHARES를 본 레이커스 팬들의 반응은? [GIF: 눈물 흘리는 코비 젊은 시절 사진]
#커리5관왕설 #데이터가말한다 #주차장슛도막아야
Streetball Showdown: Beijing KP Takes Down Unity 78-70 Behind Li Lin's 20-Point Performance
이린의 불꽃 슛으로 KP 승리!
어제 밤 베이징의 스트리트볼 킹 토너먼트에서 KP 팀이 유니티를 78-70으로 제압했는데요, 이린 선수의 20점 활약이 결정적이었어요! 🏀
리성철의 몬스터 리바운드도 막지 못한 KP의 템포
유니티의 리성철이 17리바운드로 괴물 같은 활약을 했지만, KP의 전술적인 플레이에 무너졌죠. 특히 류광야오 선수의 클러치 3점슛은 그냥 ‘멘탈 붕괴’ 수준이었습니다.
데이터로 보는 승리의 비결
KP는 빠른 전환과 공격 리바운드에서 압도했어요. 유니티는 어시스트 대 턴오버 비율이 1.1이라니… 이건 뭐 농구판 ‘자살 돌격’이죠! 😂
여러분은 이 경기를 어떻게 보셨나요? 코멘트로 의견 나눠요!
Could This Hypothetical Lakers Roster Defeat a Healthy Warriors Team? A Data-Driven Analysis
데이터로 보는 가상 대결
루카 도니치와 앤드류 위긴스가 합류한 레이커스가 건강한 워리어스를 이길 수 있을까? 파이썬으로 10,000번 시뮬레이션 돌린 결과… 68.3% 확률로 워리어스 승리!
오펜스 vs 디펜스
도니치의 어시스트 능력(98th 퍼센타일) vs 커리의 3점슛(역시 신!). 하지만 드레이몬드 그린의 수비 IQ 앞에 콜린스와 케슬러는 좀 힘들어 보이네요.
결론: 여러분의 생각은?
데이터는 워리어스를 지지하지만, 농구판은 항상 예측 불가! 댓글로 여러분의 의견을 남겨주세요. (도니치가 미친 폼이라면 이야기가 다르겠지만…)
WNBA: Dallas Wings Edge Golden State Valkyries 39-36 at Halftime, Li Yueru Makes Debut with Limited Minutes
이유루의 ‘조용한’ 데뷔전
6’7”의 중국 센터 이유루가 WNBA 데뷔전을 치렀지만 단 5분 출전에 그쳤네요. 마치 제가 통계표 앞에서 프로틴 쉐이크를 쏟은 것처럼 ‘미묘’한 스타트였죠! 😅
방어의 승부처
점수는 낮지만 양팀의 방어는 화끈했어요. 8번의 턴오버 유도와 5개의 블록슛은 데이터 애널리스트인 제 심장도 뛰게 만들더군요.
리바운드 경고등
골든스테이트가 리바운드에서 앞서는 모습… 이대로라면 달라스의 리드가 순식간에 사라질 수도 있어요. 여러분의 예측은? #WNBA #이유루
Kasparas Jakucionis: The Lithuanian Prodigy Drawing Austin Reaves Comparisons – A Data-Driven Scouting Report
“카스파라스 야쿠시오니스, 정말 오스틴 리브스의 재림일까? 데이터는 그를 ‘하이 리스크, 하이 리턴’ 선수로 평가하고 있네요.
공격의 마술사: 노룩 패스와 스텝백 3점은 정말 NBA 급인데… 수비의 구멍: 픽에 걸리면 완전히 ‘증발’하는 모습은 우리 동네 농구장에서도 볼 수 있을 듯. ㅋㅋ
휴스턴이 10순위로 뽑는다면? GM의 직장 운명을 건 도박이 될 것 같아요! 여러분은 어떻게 생각하시나요?”
Streetball Showdown: Yang Zheng's Cold Streak Leaves X-Team Trailing by 4
통계학자의 눈물
양정 선수의 3점 슛 0/3 기록을 보고 제 스프레드시트가 자동으로 ‘위험’ 경고를 띄웠네요. 코비 브라이언트의 81점 게임을 분석한 저로서는… 이건 명백한 ‘강제 슛’이었습니다.
데이터가 증명하는 실패
- 시즌 3P% 31.2%
- 방해받은 슛 성공률 24.7%
- 중요한 순간 28.9%
스테프 커리처럼 던지시는데, 통계는 가차없죠. 포포비치 감독님 와인 쏟으셨을 듯!
여러분도 이 경기 보셨나요? 코멘트로 의견 나눠요!
The Harsh Reality of a 37-Year-Old NBA Veteran: Why Teams Are Hesitant to Sign Him
나이 vs. 현실
37세 NBA 베테랑의 PER이 18.7에서 12.1로 떨어졌다고? 이제는 ‘코치 킬러’ 레퍼토리보다 통계가 더 무섭네요. 데이터가 말해주는 건 하나: 아빠 시간(Father Time)은 정말 무패예요!
계약 문제?
1500만 달러를 요구한다고? VORP로 보면 리그 최악의 계약일 걸요. 휴스턴의 GM처럼 똑똑한 사람들은 이제 데이터를 믿죠. 노스탤지어는 경기에서 이기게 해주지 않아요.
그래도 희망은?
벤치에서 상황별로 뛰며 리더십을 보여준다면? 최저임금 계약이라면 모를까… 여러분도 이 선수에게 기회를 주겠어요? 코멘트로 의견 남겨주세요!
Hailey Van Lith's Career-High 16 Points: A Data-Driven Breakdown of Her Breakout Game
“통계가 웃게 만든 160cm 포인트 폭발”
WNBA에서 키 작은 선수들은 보통 롤 플레이어로 분류되죠. 하지만 헤일리 밴 리스는 달랐어요! 75%라는 미친 필드골 성공률(6⁄8)로 커리어 하이 16점을 기록했는데, 제 파이썬 분석 프로그램도 감탄할 정도였습니다.
“왼쪽 백턴 동작이 92퍼센타일?”
특히 왼쪽 블록에서 보여준 그 턴어라운드 슛은 생체역학 모델 기준 WNBA 가드 상위 8%에 드는 완성도였다네요. 공격만 한 건 아니고, 수비에서도 상대를 2/9로 막아내는 등 올라운드 활약!
데이터 애널리틱스 팀이 사랑하는 프로젝트라고 했던 게 이해 가네요. 여러분도 이 ‘소형 폭탄’의 다음 경기 기대되지 않나요? 😉
Li Yueru’s Stellar 11-for-10 Three-Point Drill: A Data Analyst’s Take on Her Smooth Transition to Dallas Wings
리유얼루의 3점 ASMR
정말 웃기다. 트레이드 후 첫 훈련에서 11번 중 10번 성공? 이건 그냥 운이 아니라 데이터 분석도 못 믿는 수준이야.
달라스의 계산된 선택
2개의 미래 퍼스트 라운드 피크를 줬다고? 저런 공격력이라면 경기장에서 진짜 스트레치 파이브가 될 거야. 오건보와일의 드라이브에 공간 더해줄 거다.
프로 테스트 vs 현실
중국서는 28%였는데… 이거 진짜 실력 개선 아니면 ‘카메라 마법’이지 뭐!
프리티머 게임 팁: 선수를 늦게 드래프트하면 네가 최고의 스타가 된다고 장담해!
你们咋看?评论区开战啦!
Personal introduction
NBA 통계 분석가|파이썬으로 만드는 농구 인사이트|전략적 접근과 명료한 시각화|게임 속 숫자에 숨은 이야기를 풀어냅니다. 함께 바스켓볼의 심층을 탐험해요! #NBAData #코트위의과학