Zach Miller, 학생, 비즈니스 분석 및 데이터 과학 석사, Oklahoma State University
Weston Salmon, 학생 - 비즈니스 분석 및 데이터 과학 석사, Oklahoma State University
NBA(National Basketball Association)는 오랫동안 인상적인 이벤트가 정기적으로 발생하는 리그였습니다. 이 때문에 주목할만한 성과에 대한 기준은 거듭거듭 높아졌습니다. 상위 스포츠 계정에서 30점 이상 또는 놀라운 덩크를 득점하는 선수에 관한 소셜 미디어 게시물을 자주 볼 수 있습니다. 그러나 팀이 너무 많은 승점을 따내면서 넘어지는 극복할 수 없는 확률을 극복하지 않는 한 컴백 승리에 대한 게시물을 거의 볼 수 없습니다. 이 프레젠테이션은 팀이 컴백 승리를 달성할 수 있는 최고의 기회를 제공하는 개인 플레이, 선수 및 급여 수치를 고려합니다. 기술적인 분석은 팀이 반에서 10점 이상 뒤쳐질 때 얼마나 자주 컴백을 할 수 있는지, 어떤 팀이 가장 자주 달성하는지, 어떤 선수가 컴백 생산에 가장 많이 관여하는지, 그리고 해당 선수의 급여에 대한 귀중한 통찰력을 얻는 데 사용됩니다. 분석의 예측 부분의 초점은 경력 통계 및 급여 수치와 NBA 팀이 더 자주 컴백 승리를 달성하기 위해 우선 순위를 지정할 수 있는 플레이 유형을 기반으로 선수의 참여를 예측하는 것입니다.
