Oggi erano andando A parlare Di
Che cosa fornisce IL migliore opportunità per UN ritorno In IL NBA.
COSÌ Mio nome È Weston Salmone.
Io sono attualmente UN alunno A Oklahoma Stato Università
studiando per Attività commerciale Analitica E Dati Scienza In Nostro Maestri programma.
E Mio nome È Zach Mugnaio.
Io sono Anche UN alunno A Oklahoma Stato Università
E Anche studiando per Mio Maestri In Affari A analisi E Dati Scienza.
Tutto Giusto, COSÌ erano andando A copertina IL tavolo Contenuti vero presto.
Quello Spettacoli Che cosa erano facendo per tutto IL presentazione.
Primo erano andando A inizio con UN introduzione
Quello discute Perché erano Qui E Che cosa esattamente IL studio È per.
Poi erano andando A salto in Nostro dati e metodi,
E Quello sembra A Che cosa fa IL dati Aspetto Piace,
Come fatto Noi completare Nostro analisi,
E IL diverso modi Noi manipolato Nostro dati.
BENE Poi Aspetto A IL proporzioni descrittive e predittive
Quello spettacolo Che cosa Potere Noi derivare da IL dati come si trova
E Poi Che cosa Fare Nostro predizioni Aspetto Piace.
Poi A IL FINE,
BENE concludere IL presentazione
E Aspetto A Che cosa Sono IL implicazioni dell'analisi
E Come Esso Potere Essere usato di NBA squadre In IL futuro.
Ecco UN citazione di Gabé Franco.
Lui è IL Direttore Di Pallacanestro Analitica con IL San Antonio Speroni.
Noi Pensiero Questo volevo Essere UN Bene citazione
da buttare dentro come si tratta [impercettibile 00:01:16]
E Anche IL L'NBA lo è In generale.
COSÌ Lui disse,
"IO pensare analitica Avere cresciuto in popolarità
Perché Esso Potere Dare Voi UN competitivo vantaggio
Se Voi Fare Esso BENE.
Ogni poco morso aiuta".
Attraverso Nostro presentazione, erano andando A discutere
NBA analitica E Come Essi Potere produrre Venire dorsi
basato SU IL dati Quello Noi Trovare.
Noi Pensiero Questo citazione Veramente parlato A IL complessivamente obbiettivo Di Nostro progetto.
Nessuna volontà passaggio Esso spento A Zach a io introdurre IL progetto COME UN Totale.
Grazie, Weston.
Andando in IL introduzione Qui, andando in UN NBA stagione,
ogni squadra ha uno comune obiettivo, E quello è A vincita IL campionato.
Come IO disse, andando in IL stagione, UN quantità Di squadre Speranza per 40 più vince
In loro 82- gioco stagione,
Ma UN Grande stagione tipicamente risultati In 50 più vince.
Poi Anche Nostro primario interesse per Questo presentazione E analisi
È In IL difficile combattuto vittorie o anche noto come una vittoria in rimonta
di questi diverso squadre.
Noi definire UN ritorno vittoria
COME IL vincente squadra perdere di 10 più punti A metà tempo.
A metà tempo essendo giù di Di più di 10 punti alla fine della partita,
Noi erano vedendo Quello ogni COSÌ Spesso
Là erano squadre Quello erano prendendo UN Guida E in definitiva vincente Questo gioco.
Poi Finalmente,
Noi Avere Nostro analisi Quello utilizza giocare- di- giocare dati E stipendio dati imposta,
Quale Noi Volere andare in UN poco Di più dettaglio In Appena UN pochi minuti.
Ora erano andando A discutere IL due domande di lavoro
Quello Noi Volere A risposta utilizzando Entrambi IL dati.
Primo, guardare A IL giocare- di- dati di riproduzione,
Noi Volere A Sapere esattamente Che cosa gioca O sequenza Di gioca entro IL gioco
Dare IL squadra IL più grande opportunità A UN ritorno vittoria.
Noi Volere A Sapere Che cosa esattamente giocatori e allenatori possono fare
E disegno su In IL linea su A produrre UN ritorno.
Poi con IL stipendio E carriera dati statistici
Noi Veramente Volere A Vedere Come quelli variabili,
IL stipendio E carriera statistiche,
Potere Essere usato A determinare Come coinvolto UN giocatore Dovrebbe Essere In ritorno vittorie.
COSÌ non necessariamente Appena Come BENE Essi eseguire COME Essi In realtà eseguire,
Ma Anche Come Essi Dovrebbe eseguire basato SU questi variabili.
COSÌ Quale Giocatori Sono sottoperformante
E Sopra esibendosi secondo A loro contrarre E traccia documentazione?
Prossimo BENE discutere IL dati E metodi Quello Noi usato per Entrambi IL dati imposta.
Come IO disse, Noi ah d due dati imposta.
IL Primo uno focalizzata SU gioco per gioco dati.
Questo dati contiene IL processi E risultato di ogni gioco
entro ogni gioco da 2015 Attraverso 2018.
COSÌ Esso incluso Tutto 30 NBA squadre E esattamente Che cosa Essi fatto
In ogni separare giocare per tutto IL Giochi per tutto questi anni.
Zach Volere Anche parlare Di IL stipendio dati Quello Noi Avere.
Giusto, COSÌ andando in IL stipendio dati, Esso contiene IL stipendio informazione
per ogni Di IL Giocatori
Quello erano menzionato In IL gioco per gioco dati.
Se Quello giocatore Quello era menzionato nei dati play-by-play
giocato uno minuto Di NBA tempo O centinaia Di minuti Di Ora dell'NBA,
Essi erano apparire In Mio stipendio dati.
IO Potevo Poi andare E Vedere Che cosa loro carriera statistiche E Che cosa loro stipendio era
per IL le stagioni Quello Noi erano guardando entro IL gioco per gioco dati.
Ora erano andando A Aspetto A IL variabili chiave
Quello Noi trovato entro IL gioco per gioco dati impostato.
Voi Potere Vedere cose come COME ritorno,
metà tempo disavanzo, IL sparo distanza, risultato tipo, E rimbalzo tipo.
Ma due Quello Noi Volere A concentrarsi su In particolare era IL ritorno.
Quello è UN variabile [impercettibile 00:04:51]
Esso era Nostro bandiera variabile E usato come Nostro predittore.
Noi contrassegnato IL uno Prossimo A Tutto Giochi
Dove UN squadra trainato di 10 O Di più punti all'intervallo
E venni Indietro E vinto E Esso era UN zero Se non,
Perché COME Noi disse,
IL complessivamente obiettivo Di Questo presentazione
È A Vedere Che cosa conduce A Venire Indietro In generale.
Poi Anche Noi Volere A guarda lo svantaggio dell'intervallo,
Quale era un altro variabile Quello Noi creato.
Questo Spettacoli IL numero Di punti, IL determinata squadra trainato da alle metà tempo.
Se IL disavanzo era maggiore di O pari a 10 punti,
Poi quelli erano IL Giochi Quello Noi specificamente guardato A,
E Poi Noi Volere A Vedere Se le giocate fatte durante quei giochi
guidato A UN ritorno In IL FINE.
Ora guardare A Alcuni Di IL chiave variabili per IL stipendio dati.
Questi COME UN Totale Sono variabili Quello abbiamo deciso
erano andando A Essere importante per noi analisi.
Ma una volta Ancora,
IO ricercato A concentrarsi su UN pochi Di queste o un paio di queste variabili
COME IO Tatto Quello Essi Sono più importante A punto fuori E spiegare.
Primo Di Quale essendo IL giocatore coinvolgimento variabile.
IL giocatore coinvolgimento variabili che tengono conto del coinvolgimento individuale
SU chiave gioca durante ritorni.
Questi gioca Potevo includere colpi, rimbalzi, falli,
Qualunque Di IL perseguibile gioca
Quello Noi Vedere per tutto IL gioco per gioco dati.
COSÌ Noi ricercato A Prendere individuale conti
da Giocatori COSÌ Noi Potevo Vedere
Come molti volte UN certo giocatore
era tirando la palla durante le stagioni,
E Veramente Essere capace A confrontare questi Giocatori
A altri giocatori all'interno del campionato
Poi andando A Venire Indietro punto.
Questo È UN min- max punteggio metodo
Quello Noi utilizzo A punto IL complessivamente giocatore coinvolgimenti.
Questo È Che cosa Noi utilizzo A Veramente quantificare Come coinvolto questi Giocatori erano.
Questo È utilizzando IL variabile di coinvolgimento del giocatore
Quello Voi Vedere Quello IO Appena spiegato.
IO ricercato A andare UN poco morso più profondo in IL ritorno punto calcolo
Appena A Fare Sicuro Quello tutti capisce Come Questo era calcolato.
COME IO disse, Esso era UN min- max metodo di punteggio,
E Questo era usato A determinare il coinvolgimento dei giocatori
durante loro di squadra ritorno vittorie.
Questo min- max metodo crea IL punteggi,
prendendo IL Giocatori coinvolgimento in considerazione,
parente A IL allineare Di valori Quello apparire per ogni variabile.
Esso volevo Prendere IL massimo contare Di questi diverso gioca
E Esso volevo utilizzo Quello COME IL massimo E Poi UN minimo
Di tipicamente Che cosa Noi trovato volevo Essere zero COME certo Giocatori volevo soltanto giocare
UN molto Basso quantità Di minuti da zero E Tutto IL modo su A centinaia Di minuti.
Ma tipicamente con IL zero minuto Giocatori,
Noi trovato Quello Essi fatto non contribuire tanto A questi ritorno vince.
Sotto Voi Vedere IL formula Quello Noi utilizzato per ciascuno dei giocatori
A creare Questo ritorno punto.
Questo È UN perfetto esempio COME Noi Vedere IL assistere contare
diviso di IL massima assistenza volte. 1667,
Quale .1667 essendo 1 diviso di IL totale Di IL 6 variabili incluse,
Quale È Che cosa Noi volevo chiamata IL peso per IL formula.
Ogni Di questi variabili era ponderato ugualmente
E Noi preso IL min- max punteggio per ciascuna delle variabili
E moltiplicato Quello di 100 A Ottenere IL finale punto.
BENE Ora Aspetto A IL giocare- di- giocare analisi metodo.
Quando prendendo Questo dati, Noi Primo iniziò di fusione.
Noi avevo sei CSV File,
uno Quello identificato ogni individuale anno,
E Noi combinato Tutto quelli in uno fascicolo centrale
COSÌ Noi Potevo Aspetto A ogni gioco per gioco dati da IL sei anni Quello Noi avevo.
Noi Poi trasformato IL dati utilizzando bandiera variabili.
COME Noi disse,
Noi creato UN colonna Quello specificato se Là era UN ritorno O non.
Noi Primo guardato A IL metà tempo punteggi
E sega Se squadre erano finale di 10 O Di più A metà tempo.
Noi volevo Poi Prendere quelli Giochi
E Poi Vedere Se UN ritorno In realtà si è verificato.
Se Esso fatto, Noi contrassegnato uno E specificamente BENE Ottenere quelli gioca Quello si è verificato.
Poi per IL descrittivo analisi,
Noi guardato A diverso grafici entro Quadro.
Questi incluso cose COME Come lontano lontano IL Giocatori erano tiro da IL cestino,
e se Essi erano mancante O fingere loro colpi,
IL rimbalzo tipi, A nd cose come quello
A Ottenere UN idea Di Che cosa Giocatori erano facendo durante IL Giochi,
Se Essi erano In realtà producendo Bene risultato A sicuro UN ritorno.
Poi da ultimo, IL predittivo analisi Noi fatto In J MP Pro utilizzando UN decisione albero
A Vedere Quale gioca E sequenze di giochi produrre IL Venire Indietro
E Come Noi Potere Meglio Aspetto A quelli In IL futuro A Poi Avere squadre
Essere capace A produrre Di più ritorni per tutto IL stagione.
Ora per IL metodi con IL analisi salariale.
Primo spento, Noi avevo A Fare Alcuni tavolo si unisce.
Questi articolazioni erano necessario A Ottenere tutte le tabelle di dati insieme
COME Noi necessario loro Tutto insieme
A essere davvero in grado di immergersi in tutto COME UN Totale
Separato Esso non lo era pure tanto aiuto per noi.
Poi noi abbiamo mosso SU A Alcuni dati trasformazione.
Noi ha scritto SQL interrogazioni A raccogliere IL conta Di IL chiave metrica.
Questo È Come Noi avuto IL conta Di scatti
per IL varie Giocatori
lungo con altro cose come COME riequilibrare O falli.
Poi Noi mosso SU A Alcuni descrittivo analisi Quello era completato In Quadro.
Con Questo descrittivo analisi,
uno Di IL chiave cose Quello Noi erano guardando
era IL ritorno punteggi, IL effettivo ritorno punteggi,
E IL predetto ritorno punteggi contro IL stipendio Di IL Giocatori.
COSÌ Noi Potevo Vedere Appena Come BENE Loro sono esibendosi
parente A loro stipendio.
Poi Finalmente Noi avevo UN predittivo analisi.
Noi fatto UN lineare regressione Quello era completato In JMP Pro.
IO Volere andare in UN poco morso più dettaglio Di Quello UN poco morso Dopo SU.
Ora erano andando A salto
in quelli descrittivo E predittivo analisi Quello Noi condotto.
Erano andando A inizio con IL descrittivo analisi Primo.
Qui, Noi Volere A Aspetto A IL stipendio contro ritorni di ogni NBA squadra.
Se Voi Aspetto A IL dati punti,
Voi Potere Vedere Quello maggior parte squadre seguire la linea di tendenza,
Senso Quello COME Essi spendere più soldi SU loro squadre E stipendio,
Essi Anche produrre UN maggiore numero Di ritorni.
COSÌ Voi Potere Vedere Quello IL Boston Celti
avevo IL maggior parte ritorni A 14 verso l'alto,
E Poi IL Cleveland Cavalieri Avere IL più alto stipendio pagato,
Ma Anche uno Di IL minimo ritorni con soltanto cinque ritorni.
Che cosa Noi Pensiero era IL maggior parte interessante era IL Indiana pacer,
Perché non soltanto fatto Essi paga come UN Basso stipendio,
Ma Essi erano Anche capace A produrre 12 ritorni
Quale È IL terzo maggior parte per tutto IL NBA.
IO ricercato A affinare gli Indiana Pacers
E Vedere Che cosa esattamente stavano facendo
Quello consentito loro A produrre un numero così elevato di ritorni
con come UN Basso stipendio valutare.
COME Weston disse, Noi ricercato A messa a fuoco SU IL Indiana Pacer.
Qui Noi Vedere IL stipendio Di I giocatori dei Pacers contro i loro punteggi di rimonta individuali.
Parecchi altamente segnato Giocatori Sono trovato entro IL Indiana Pacer elenco,
COME Voi Potere Vedere con Myles Turner, Carloson, Giovane, Giorgio, E Oladipo.
IL superiore segnato Giocatori Sono diffusione attraverso IL stipendio spettro.
COSÌ Voi Vedere Alcuni economico Giocatori come come Myles Turner o Carlson
essendo Di più Di UN metà- allineare giocatore, stipendio pagato giocatore.
Poi Voi Anche Avere Di più costoso Giocatori come COME Paolo Giorgio
o Vittorio Oladipo ulteriore in direzione IL superiore Giusto Di IL grafico Là.
COSÌ Voi Potere Veramente Vedere Come hanno diffondere la ricchezza in tutto
E Sono ottenere massimo prestazione fuori Di loro giocatori molto pagati,
Ma Anche trovare prestazione fuori Di inferiore pagato Giocatori.
Voi Potere Anche Vedere Quello Essi Avere parecchi mezzo livello Giocatori Quello Venire in giocare
E fornire grande aiuto A IL Pacer
COME Essi Bisogno Alcuni Giocatori A Venire spento IL panca
E Essere capace A fornire
Alcuni chiave valore gioca E produrre ritorni.
COME IO disse, uno Di IL chiave punti che voglio sottolineare
era Quello immagine Vittorio Oladipo— IL più alto pagato giocatore della squadra—
È Anche IL più alto esibendosi In termini Di ritorno punto,
COSÌ Loro sono decisamente ottenere loro Di valore fuori Di lui COME UN giocatore.
Tutto Giusto, COSÌ Ora erano andando A Ottenere in Nostro predittivo analisi.
A inizio con IL gioco per gioco dati, Noi deciso A Fare UN decisione albero
A prevedere IL giocare tipo Quello conduce Indiana Pacer producendo un venuto Indietro
utilizzando IL seguente variabili che tu Potere Vedere sotto.
BENE Vedere Quello soltanto UN paio di queste variabili
In realtà giocato UN Enorme impatto In predizione se IL Pacer
Volere Venire Indietro da 10 O Di più punti.
In IL decisione albero,
Là Sono due nodi In particolare.
Uno Dove IL distanza sparo era maggiore o uguale a 26 piedi
da IL cestino, E Essi erano fabbricazione quelli,
COME BENE come avente una distanza di tiro maggiore o uguale a 3 piedi
da IL cestino,
Senso Quello Loro sono guardando Di più Di UN disposizione opzione.
Ora erano andando A Aspetto A quelli due nodi UN poco morso Di più In particolare.
Questi rami, COME IO disse,
prevedere Quello IL Pacer produrre ritorno vittorie.
In IL complessivamente modello Noi avevo UN convalida errata classificazione valutare Di 45,97%.
COME IO disse,
IL modello prevede Quello fatto scatti Di 26 piedi e oltre
fatto lay up 3 piedi O ulteriore da IL cestino conduce A ritorni.
Noi volevo Dire È,
Essi Dovrebbe Veramente messa a fuoco SU IL aspetto a tre punti
E Di più più alto percentuale sparatorie come COME lay up,
Perché COME Voi Potere Vedere In Entrambi Di quelli, IL predizione era uno,
Quale In Questo caso significa Quello IL Pacer erano capace A produrre UN ritorno.
Voi Potere Vedere Quello con IL 26 piedi e ulteriore nodo,
IL probabilità Quello Esso uguagliato 1 era 62,75%,
Poi Quando stavamo girando lay up a 3 piedi o più dal canestro.
Voi avevo UN probabilità Quello Voi volevo vittoria del 75,9%,
O Venire Indietro A 75,9%.
Poi COME IO disse,
Là erano due variabili Quello sembrano i più importanti
Di IL 10 Quello Noi guardato A
nella previsione Perché IL I Pacers sono stati in grado di produrre una rimonta
Quello era Primo sparo distanza.
Quale guardato A Come lontano Giocatori sparo IL palla,
E Poi Anche sparo risultato.
Quello è se Essi fatto O perse IL sparo.
Con IL distanza, COME IO disse,
26 piedi O ulteriore, Quale È Di IL tre- punto allineare,
O Alcuni Di quelli più alto percentuale scatti In IL giocare per UN stendere.
Poi Anche Se sei fabbricazione Di più colpi,
sei producendo UN più alto punto dando Voi UN Meglio opportunità Di in arrivo Indietro.
Tutto Giusto, COSÌ Ora in movimento in
Nostro lineare regressione porzione Di Nostro analisi predittiva.
Questo regressione, COME IO disse, era completato In JMP professionista,
E Questo era Fatto A prevedere IL ritorno punteggi Di individuale Giocatori
basato SU IL seguente variabili Quello Voi Vedere Là SU schermo.
UN coppia Di IL chiave quelli A punto fuori sarebbero i loro stipendi dei singoli giocatori,
loro squadra nome, E Poi loro statistiche di carriera,
COME Voi Vedere con Tutto quelli diverso variabili Là.
Suo Anche importante A Nota
Quello IL variabili erano selezionato per questa regressione
basato SU loro livello Di significato.
Se IL variabile era non trovato A essere significativo,
Esso era non incluso In IL regressione.
Andando in IL riepilogo Di adatto per questa regressione lineare,
IO Fare Volere A punto che ha un RSquadro basso,
Ma Questo È non UN primario preoccupazione per Nostro analisi.
Noi sapevo Quello IL ritorno punto
volevo Essere basato SU IL ritorno statistica di coinvolgimento,
Ma Noi Ora ricercato A Sapere
Che cosa IL punteggio sarebbe basato SU completamente diverso variabili.
COSÌ Invece Di utilizzando IL variabili
Quello Noi usato A creare IL statistica inizialmente,
erano Ora utilizzando nuovo variabili A Tentativo A prevedere Che cosa Esso Dovrebbe Essere basato SU,
Piace IO disse, loro stipendio E carriera statistiche.
Quello significa Quello IL predizioni volevo variare da IL originale punteggi
E Quello era non soltanto previsto In Nostro analisi,
Ma Esso era Anche desiderato Quello abbiamo ottenuto punteggi diversi
A Veramente Vedere Come Essi erano ipotetico A eseguire.
Ora, basato SU Questo analisi,
Noi erano capace A Venire su con Alcuni Di IL maggior parte importante variabili.
IL Primo Di Quale Quello Noi sega era maggior parte importante era stipendio.
Qualcosa Quello Noi erano vedendo
È Quello più alto pagato Giocatori erano previsto per eseguire di più,
Quale È qualcosa Quello Voi vedrei sicuramente di più
In IL effettivo NBA.
Vedendo Quello Giocatori Piace Vittorio Oladipo o LeBron James
con più alto stipendi pagato A loro volevo Essere esibendosi Meglio
di quelli con inferiore stipendi.
Poi in movimento SU da Là, Noi Anche Avere IL squadra.
Questo uno decisamente fa senso
COME Voi Vedere Quello Alcuni Di IL superiore squadre
Quello Esso stava cercando una vittoria in rimonta
E predizione IL ritorno punteggi
È IL D'oro Stato Guerrieri e l'Indiana pacer,
Quale È UN coppia Di IL squadre Quello Noi sega
avevo IL più alto numero Di vittorie in rimonta
Sopra IL le stagioni Quello Noi erano guardare A.
Poi Noi Anche avevo UN coppia Di statistiche di carriera Quello Veramente spuntato su
E mostrato A Me UN coppia Di IL maggior parte importante variabili
per Questo regressione.
IL Primo Di Quale essendo IL carriera totale rimbalzi di IL Giocatori,
E Poi Quello era seguito di IL carriera punti.
Vedendo Quello giocatore avevo più alto rimbalzi totali in carriera e punti più alti,
Noi previsto quelli Giocatori A produrre Di più
valore ogni volta Esso venni A creando ritorno vittoria.
Malato Anche Nota Quello questi variabili importanti
erano calcolato Attraverso IL tronco d'albero Di valore.
Ora erano andando A Aspetto A IL conclusioni Di IL presentazione.
Va bene, COSÌ andando in Alcuni Di IL Indiana Pacer predizioni,
specificamente Volere A punto i migliori artisti di alcuni Pacers
E Sotto esecutori.
IL blu punti Quello Voi Vedere Là sono i veri migliori artisti dei Pacers
Quello Noi sega In IL prima grafici
Di IL punteggio di ritorno effettivo previsto rispetto allo stipendio,
mentre Ora Noi Sono guardando il punteggio previsto
O loro effettivo ritorno punto, Scusa, contro IL stipendio,
e adesso Noi Sono guardare A IL punteggio previsto.
IL IL arancia Xs segno IL Pacers' sottoperformanti.
IL sottoperformanti In Questo grafico con IL arancia X,
Noi Sono vedendo loro predetto A essere relativamente molto più alto
di loro compagne di squadra, mentre con loro effettivo punteggi,
Essi Sono trovare loro stessi Di più fascia medio-bassa del branco
parente A loro compagne di squadra,
Quale Veramente Spettacoli noi Quello Loro sono non esibendosi
su A Che cosa loro statistiche salariali e di carriera
Dillo Essi Dovrebbe Essere esibendosi
in particolar modo Quando Esso arriva A creando UN ritorno vittoria.
Ma Esso È importante A punto fuori
Quello IL squadra ha Fatto UN Grande compito di ingaggiare giocatori poco costosi
Quello produrre ritorno vince.
Noi Vedere quelli Giocatori come come Myles Turner o Carlson, o Young
Quello Avere UN poco morso inferiore stipendi,
Ma Essi Anche produrre UN quantità Di gioca
Quello Potere aiuto con creando UN ritorno vincita.
Poi Noi Anche ricercato A punto fuori
alcune delle previsioni dei Cleveland Cavaliers
E loro difetti Quello andare con loro.
IL Cav Dovrebbe Avere multiplo alto- livello ritorno Giocatori.
Uno specificamente A punto fuori volevo Essere Kevin Amore.
Kevin Amore È Là A IL superiore del grafico
E Lui ha Entrambi UN arancia X E UN blu segno Prossimo A il suo nome.
Quello Appena segni Quello Lui era uno Di IL effettivo superiore esecutori
per i Cavalieri,
Ma A IL Stesso tempo, lui è Sotto esibendosi notevolmente.
COSÌ In Nostro predizioni,
Noi Potere Vedere Quello lui è predetto A In realtà eseguire Meglio di LeBron James,
Quale È qualcosa Quello È molto interessante A punto fuori.
Come IO disse, con Nostro predizioni in base allo stipendio e alle loro statistiche di carriera,
Noi volevo aspettarsi Kevin Amore A superare LeBron James
Quando Esso venni A producendo ritorno vince.
Ma In la realtà, lui è In realtà abbastanza in fondo alla lista
E Lui Ancora resti uno Di IL superiore artisti,
Ma Lui fa non produrre quasi COME tanto COME LeBron Giacomo fa.
Ora Noi Anche ricercato A Aspetto A IL migliore apprezzato Giocatori In NBA.
Noi spettacolo IL superiore cinque Qui.
Guardare A loro predetto ritorno punteggi,
Voi Avere persone come nei panni di Karl-Anthony Towns, Joel Embiid,
E Ben Simmons
che erano stati predetti A Essere Alcuni Di IL più alto esibendosi Giocatori
In IL intero lega.
Ma COME Voi Potere Anche Vedere, Quando Questo dati era preso,
Essi avevo relativamente Basso stipendi rispetto A altro Giocatori.
Che cosa Noi consigliare Qui
È decisamente dando questi Giocatori IL contratti che meritano,
COME Essi aiuto squadre produrre ritorni E ovviamente
fornire statistiche Quello permettere squadre A eseguire loro migliore.
Loro sono sicuramente fare di più per Che cosa Loro sono In realtà Di valore.
Poi Noi Anche ricercato A guarda la migliore linea di previsioni
per IL Pacer.
COME IO menzionato prima,
Quello tre punto In alto percentuale enfasi.
COSÌ costruire su la scaletta Di tiro minacce da distanza.
Voi Avere persone come COME Robinson, Giuseppe e Giorgio
loro media sparo distanza È Di 15 piedi e oltre
Quando IL tre- punto linea È Di 25 piedi,
COSÌ Quello Spettacoli Quello Essi stanno sparando un sacco di tre,
Ma Loro sono Anche fabbricazione Esso.
Non soltanto Sono Essi tiro da Quello lontano,
Ma Loro sono Anche Di più probabile A Fare loro colpi,
COSÌ quelli persone volevo Essere buono da avere In IL linea su
ogni volta Voi Sono provando A produrre UN ritorno
COME Loro sono Di più efficiente.
Anche Perché Essi Potere sparare da profondo,
lo faresti aspettarsi Quello Essi Anche Avere UN solido giocare giù Basso
A Essere capace A Ottenere UN sdraiati molto velocemente
E Ottenere quelli più alto percentuale scatti entrare COME BENE.
COME IO menzionato,
UN media distanza Di fatto tiri vicino alla linea dei tre punti
molto importante per i Pacers in particolare
A Essere capace A produrre UN alto numero Di ritorni.
Questo analisi conferma Che cosa È Già andando SU In IL NBA.
Tipicamente, squadre Chi Trovare loro stessi giù di UN certo numero A metà tempo
Volere gettare su UN poco morso Di più tre- punto colpi,
Ma Anche Essi non Veramente concentrati su quell'aspetto ad alta percentuale
Appena da giù Basso in IL cestino.
Noi Anche pensare Quello Essi Dovrebbe concentrarsi sulla stesura di opere teatrali,
permettere loro A Appena Ottenere UN presto sdraiati e costruisci slancio su quello
COME Essi Tentativo A produrre UN ritorno Dopo SU.
Tutto Giusto, COSÌ Quello avvolge Nostro presentazione.
Noi Appena Volere A Dire UN presto Grazie Voi,
E Questo È Dove Noi volevo aprire Esso su A domande.
