NBAatlantic

Кливленд лидирует в сезоне по проценту реализации как двухочковых, так и трёхочковых бросков.

Но этот факт не показывает всей крутости процентов Кавальерс. Jeremias Engelmann посчитал, что с сезона 1996/97 только 2 команды имели процент реализации двухочковых выше, чем у Кливленда, и только 5 команд превосходили их в трёшках. Комбинации такого уровня реализации ни у кого даже близко не было.

@nbaatlantic

Если вдруг после новогоднего оливье Вы решили кардинально сменить образ жизни, то можете:
1) Начать бегать по утрам
2) Устроиться в НБА 👍😆
P.S.: если Вы в России, то примечание вас не касается

Описание вакансии:

Компания: NBA (Национальная баскетбольная ассоциация), глобальная организация, специализирующаяся на спорте и медиа, с фокусом на баскетболе. Компания управляет пятью профессиональными лигами и активно развивается в цифровом пространстве через платформы, такие как NBA TV, NBA App и NBA League Pass.

Позиция: Инженер-программист, специализирующийся на обработке данных с низкой задержкой.

Основные обязанности:
• Участвовать в разработке продуктов, связанных с обработкой баскетбольной статистики.
• Разрабатывать системы обработки данных с высокой пропускной способностью и низкой задержкой.
• Разрабатывать масштабируемые и надежные рабочие процессы для анализа сложных данных в реальном времени.
• Интегрировать инфраструктуру обработки данных с другими системами.
• Участвовать в проектах, связанных с автоматизацией судейства и анализом данных игрока.

Требования к образованию и опыту:
• Степень бакалавра в области математики, информатики, науки о данных или смежной области.
• Опыт разработки систем с высокой пропускной способностью и низкой задержкой.
• Знания Kubernetes, API-менеджмент инструментов (Apigee, Kong), инфраструктуры для масштабирования ML/AI моделей и обработки данных для компьютерного зрения (желательно).

Требуемые навыки:
• Уверенное владение одним или несколькими языками программирования: Python, C++, Go, Java, C#, SQL.
• Опыт разработки и тестирования API.
• Умение работать с большими объемами данных и реализовывать решения для потребительских приложений.
• Знание статистики и основ анализа данных является плюсом.

Особенности:
• Вакансия удаленная.
• Возможность работать над инновационными продуктами, совмещая любовь к баскетболу и технологиям.

Зарплата: $130,000–$160,000.

Примечания:
Кандидаты рассматриваются на основе их квалификаций и опыта без дискриминации по любым признакам.

https://careers.nba.com/job/11281/Software-Engineer-Machine-Learning

Поздравляю Всех подписчиков с наступающим Новым Годом и Рождеством (прошедшим или будущим).

Желаю Вам всем в новом году успехов и положительных эмоций.

Что касается канала, то надеюсь Вы заметили возросшую активность в течении последних пары месяцев. Я планирую продолжать в том же духе и дальше, чтобы посты в канале не выходили раз в месяц, а статьи в блоге раз в сезон.

Я постараюсь делать для Вас интересную аналитику баскетбола. Всех благ!

@nbaatlantic

Забавный факт: увольнение Майка Брауна в очередной раз выставило награду "Тренер года" чёрной меткой.

На картинке судьбы семерых тренеров года с 2017 по 2023 год. Дин Оливер в твиттере посчитал, что медиана работы в команде тренера после получения награды - 2 года. Майк отработал почти полтора, так что всё в пределах нормы.

Сакраменто тоже в пределах своей нормы... К сожалению.

@nbaatlantic

В комментариях на спортсе к статье разгорелась дискуссия про Мори, хочу резюмировать свои мысли.

Это статья не оценка работы Мори в качестве ГМ, поэтому обсуждение "Мори ГМ или нелысый шарлатан?" к сути статьи отношения не имеют. Есть устоявшийся термин, "Мориболл", который возник потому, что именно Дэрил активнее всех в высшем эшелоне баскетбола продвигал эту концепцию. Это, опять-таки, не делает его величайшим человеком в баскетболе 21 века, просто факт.

Часть претензий заключается в том, что на самом деле ГСВ, а не Хьюстон стали проводниками в мир современного баскетбола. Ну, это не так. Да, в баскетбол того Хьюстона сейчас никто не играет, но я говорил о внедрении самой концепции "хороших" бросковых зон, а не конкретной реализации. Последователей у реализации Рокетс не нашлось, и Слава Богу, но в контексте статьи это не важно.

В конце приведу цифры доли бросков из "зоны Мори" для Хьюстона и ГСВ
HOU GSW
2011 48 50
2012 69 48
2013 67 55
2014 70 59
2015 68 66
2016 78 66
2017 79 60
2018 78 63
2019 79 59

В этом посте приведена оценка качества бросков от Synergy, что также может служить прокси-метрикой к количеству бросков из "зоны Мори". Видно, что Рокетс несколько лет были в стратосфере относительно остальных, а ГСВ даже не всегда был вторым.

А у меня для Вас новая статья.
После того, как Дэрил Мори подписался на меня в Х, я не мог не посвятить ему статью))
Если серьёзно, то анализ Мориболла в этом сезоне я начал ещё до этого судьбоносного события.
По ссылке Вы найдёте ответы на вопросы:
- Кто сильнее всех сопротивляется прогрессу?
- Откуда чаще бросают мориболисты, из-под кольца или с дуги?
- Как дела с Мориболлом у команды Мори (спойлер: не очень)

А ещё очень красивые diamond графики.

За реакции и комментарии благодарен заранее.

Ссылка

@nbaatlantic

Не зря я 5 лет пытался вставить его упоминание в любой текст о баскетболе😂😂😂

Я решил сделать новый проект: Sport Analytics Tools.

Это репозиторий в гитхабе, куда я буду выкладывать разнообразные материалы, цель которых помогать людям в работе со спортивными данными.

Первый проект: это автоматическое сопоставление ID баскетболистов с сайта НБА и Basketball Reference. Иногда хочется объединить статистики из разных источников, но сайты используют разный подход к ID, а объединение по имени и фамилии не всегда (точнее в 10%) даёт нужный результат. Я написал код, который следуя определённым правилам делает сопоставление и на выходе получается csv-файл с информацией по игроку с обоих сайтов.

Надеюсь проект будет полезен тем, кто уже считает спортивную статистику, а также поможет привлечь новых энтузиастов.

Буду благодарен за распространение информации и звёзды на гитхабе.

Github
Twitter
Linkedin

@nbaatlantic

Цифры сезона 96/97 не давали мне покоя и я решил перепроверить данные.

Я ошибся в расшифровке столбца с датами и вместо сезонов посчитал календарные годы. Главного тренда это не меняет, так что по правильным графикам пройду тезисно.

- 372 игры в сезоне 24/25 потребовалось для реализации 10000 трёшек. Это рекорд, тут никаких изменений.

- Если в сезоне 98/99 пробили эту отметку лишь за 50 игр до конца регулярки, то сейчас на это потребовалось меньше трети.

- После окончания эксперимента с радиусом дуги падение числа трёшек действительно было. Но гораздо заметнее падение точности: 2 худших сезона по точности - это 97/98 и 98/99.

- Но на аномально низкую точность сезона 98/99 в первую очередь повлиял локаут. На данном отрезке времени локаут был дважды (98/99 и 11/12) и оба раза сопровождался снижением точности.

- В целом же точность трёшек, в отличии от объёмов, остаётся на примерно одном уровне уже 20 лет. Рост качества снайперов нивелируется тем, что теперь трёшки кидают все.

@nbaatlantic

В этом сезоне 10000 трёхочковый был реализован в 387 игре по счёту. Это новый рекорд, на одну игру меньше, чем понадобилось в сезоне 21/22, чтобы покорить ту же вершину.

А в целом график наглядно показывает, как разительно нынешняя игра отличается от баскетбола начала века.

Цифра сезона 96/97 никого не должна смущать: это был последний сезон эксперимента с трёхочковой дугой на расстоянии 22 футов от кольца по всей длине дуги (сейчас стандартно 22 фута в углах и 23 фута 9 дюймов остальная часть). Тут интересно как за пару лет команды слезли с "иглы" трёхочковых: ещё пару сезонов после эксперимента 10000 пробивались в районе 800 игры, а затем для этого потребовался почти целый сезон.

@nbaatlantic

Для затравки, первая таблица из статьи