Oggi erano andando A parlare Di
Che cosa fornisce IL migliore opportunità per a ritorno In IL NBA.
COSÌ Mio nome È Weston Salmone.
Io sono attualmente a studente A Oklahoma Stato Università
studiando per Attività commerciale Analisi E Dati Scienza In Nostro Master programma.
E Mio nome È Zach Mugnaio.
Io sono Anche a studente A Oklahoma Stato Università
E Anche studiando per Mio Master In Azienda A analisi E Dati Scienza.
Tutto Giusto, COSÌ erano andando A copertina IL tavolo contenuto 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 aspetto 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 così come sono
E Poi Che cosa Fare Nostro previsioni 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 a citazione di Senza Franco.
Lui è IL Direttore Di Pallacanestro Analisi con IL San Antonio Tottenham Hotspur.
Noi Pensiero Questo volevo Essere a Bene citazione
da aggiungere in quanto si occupa di [incomprensibile 00:01:16]
E Anche IL NBA è In generale.
COSÌ Lui disse,
"IO pensare analisi Avere crescente popolarità
Perché Esso Potere Dare Voi a competitivo vantaggio
Se Voi Fare Esso BENE.
Ogni poco morso aiuta."
Attraverso Nostro presentazione, erano andando A discutere
NBA analisi E Come Essi Potere produrre Venire schiena
basato SU IL dati Quello Noi Trovare.
Noi Pensiero Questo citazione Veramente parlato A IL complessivamente obiettivo Di Nostro progetto.
Ora io passaggio Esso spento A Zach per me introdurre IL progetto COME a Totale.
Grazie, Weston.
Andando in IL introduzione Qui, andando in a NBA stagione,
ogni squadra ha uno comune obiettivo, E questo è A vincita IL campionato.
Come I disse, andando in IL stagione, a quantità Di squadre Speranza per 40 più vittorie
In loro 82- gioco stagione,
Ma a Grande stagione tipicamente risultati In 50 più vittorie.
Poi Anche Nostro primario interesse per Questo presentazione E analisi
È In IL difficile combattuto vittorie o anche nota come una vittoria in rimonta
di questi diverso squadre.
Noi definire a ritorno vittoria
COME IL vincere squadra perdere di 10 più punti A intervallo.
A intervallo essendo giù di Di più di 10 punti entro la fine della partita,
Noi erano vedere Quello ogni COSÌ Spesso
Là erano squadre Quello erano prendendo a Guida E infine vincere Questo gioco.
Poi Finalmente,
Noi Avere Nostro analisi Quello utilizza giocare- di- giocare dati E stipendio dati set,
Quale Noi Volere andare in a poco Di più dettaglio In Appena a pochi minuti.
Ora erano andando A discutere IL due domande aziendali
Quello Noi Volere A risposta utilizzando Entrambi IL dati.
Primo, guardare A IL giocare- di- dati di gioco,
Noi Volere A Sapere esattamente Che cosa giochi O sequenza Di giochi entro IL gioco
Dare IL squadra IL massimo opportunità A a ritorno vittoria.
Noi Volere A Sapere Che cosa esattamente giocatori e allenatori possono fare
E disegno su In IL linea su A produrre a 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 a 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 prestazioni inferiori alle aspettative
E Sopra eseguire secondo A loro contrarre E traccia documentazione?
Prossimo BENE discutere IL dati E metodi Quello Noi usato per Entrambi IL dati insiemi.
Come I disse, Noi ha d due dati insiemi.
IL Primo uno focalizzato SU cronaca in diretta dati.
Questo dati contengono IL processo E esito 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 contengono IL stipendio informazioni
per ogni Di IL giocatori
Quello erano menzionato In IL cronaca della partita dati.
Se Quello giocatore Quello era menzionato nei dati di gioco
giocato uno minuto Di NBA tempo O centinaia Di minuti Di È tempo di NBA,
Essi erano apparendo In Mio stipendio dati.
I Potevo Poi andare E Vedere Che cosa loro carriera statistiche E Che cosa loro stipendio era
per IL stagioni Quello Noi erano guardando entro IL cronaca in diretta dati.
Ora erano andando A Aspetto A IL variabili chiave
Quello Noi trovato entro IL cronaca in diretta 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.
Questo è a variabile [incomprensibile 00:04:51]
Esso era Nostro bandiera variabile E utilizzato come Nostro predittore.
Noi segnalato IL uno Prossimo A Tutto giochi
Dove a squadra trascinato di 10 O Di più punti all'intervallo
E venni Indietro E vinto E Esso era a 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 il deficit a metà tempo,
Quale era un altro variabile Quello Noi creato.
Questo spettacoli IL numero Di punti, IL certa squadra trascinato da a intervallo.
Se IL disavanzo era maggiore di O pari a 10 punti,
Poi quelli erano IL giochi Quello Noi nello specifico ha guardato A,
E Poi Noi Volere A Vedere Se le giocate fatte durante quelle partite
guidato A a ritorno In IL FINE.
Ora guardare A Alcuni Di IL chiave variabili per IL stipendio dati.
Questi COME a Totale Sono variabili Quello abbiamo deciso
erano andando A Essere importante per il nostro analisi.
Ma una volta Ancora,
I ricercato A concentrarsi su a pochi Di queste o un paio di queste variabili
COME I Tatto Quello Essi Sono più importante A punto fuori E spiegare.
Primo Di Quale essendo IL giocatore coinvolgimento variabile.
IL giocatore coinvolgimento le variabili spiegano il coinvolgimento individuale
SU chiave giochi durante ritorni.
Questi giochi Potevo affermare scatti, rimbalzi, falli,
Qualunque Di IL attuabile giochi
Quello Noi Vedere per tutto IL cronaca in diretta dati.
COSÌ Noi ricercato A Prendere individuale storie
da giocatori COSÌ Noi Potevo Vedere
Come molti volte a certo giocatore
era tirare la palla durante tutte 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 a min- massimo 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 I Appena spiegato.
I ricercato A andare a poco morso più profondo in IL ritorno punto calcolo
Appena A Fare Sicuro Quello tutti comprende Come Questo era calcolato.
COME I disse, Esso era a min- massimo metodo di punteggio,
E Questo era usato A determinare il coinvolgimento dei giocatori
durante loro della squadra ritorno vittorie.
Questo min- massimo metodo conserva IL punteggi,
prendendo IL giocatori il coinvolgimento nel tenerne conto,
relativo A IL allineare Di valori Quello apparire per ogni variabile.
Esso volevo Prendere IL massimo contare Di questi diverso giochi
E Esso volevo utilizzo Quello COME IL massimo E Poi a minimo
Di tipicamente Che cosa Noi trovato volevo Essere zero COME certo giocatori volevo soltanto giocare
a 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 vittorie.
Sotto Voi Vedere IL formula Quello Noi utilizzato per ciascuno dei giocatori
A creare Questo ritorno punto.
Questo È a perfetto esempio COME Noi Vedere IL assistenza contare
diviso di IL assistenza massima 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 pesato tale
E Noi preso IL min- massimo 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 richiesto ogni individuale anno,
E Noi combinato Tutto quelli in uno conclusione centrale
COSÌ Noi Potevo Aspetto A ogni cronaca in diretta dati da IL sei anni Quello Noi avevo.
Noi Poi aumentato IL dati utilizzando bandiera variabili.
COME Noi disse,
Noi creato a colonna Quello specificato se Là era a ritorno O non.
Noi Primo ha guardato A IL intervallo punteggi
E sega Se squadre erano trascinamento di 10 O Di più A intervallo.
Noi volevo Poi Prendere quelli giochi
E Poi Vedere Se a ritorno In realtà accadde.
Se Esso fatto, Noi segnalato uno E nello specifico BENE Ottenere quelli giochi Quello accadde.
Poi per IL descrittivo analisi,
Noi ha guardato A diverso grafici entro Pittura.
Questi incluso cose COME Come lontano lontano IL giocatori erano tiro da IL cesto,
e se Essi erano mancante O fingere loro scatti,
IL rimbalzo tipi, un e cose in quel modo
A Ottenere UN idea Di Che cosa giocatori erano facendo durante IL giochi,
Se Essi erano In realtà produzione Bene risultato A sicuro a ritorno.
Poi infine, IL predittivo analisi Noi fatto In J MP Pro utilizzando a decisione albero
A Vedere Quale giochi E sequenze di opere teatrali 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 giunzioni 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 a Totale
Separati Esso non lo era pure tanto aiuto per noi.
Poi abbiamo mosso SU A Alcuni dati trasformazione.
Noi ha scritto SQL domande A raccogliere IL conteggi Di IL chiave metrica.
Questo È Come Noi avuto IL conteggi Di scatti
per IL vari giocatori
lungo con altro cose come COME riequilibrare O falli.
Poi Noi mosso SU A Alcuni descrittivo analisi Quello era completato In Pittura.
Con Questo descrittivo analisi,
uno Di IL chiave cose Quello Noi erano guardando
era IL ritorno punteggi, IL orso ritorno punteggi,
E IL previsto ritorno punteggi rapporto IL stipendio Di IL giocatori.
COSÌ Noi Potevo Vedere Appena Come BENE loro sono eseguire
relativo A loro stipendio.
Poi Finalmente Noi avevo a predittivo analisi.
Noi fatto a lineare regressione Quello era completato In JMP Pro.
I Volere andare in a poco morso maggiori dettagli Di Quello a 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 rapporto 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 a maggiore numero Di ritorni.
COSÌ Voi Potere Vedere Quello IL Boston Celtici
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 meno ritorni con soltanto cinque ritorni.
Che cosa Noi Pensiero era IL maggior parte interessante era IL Indiana Pacers,
Perché non soltanto fatto Essi paga come a Basso stipendio,
Ma Essi erano Anche capace A produrre 12 ritorni
Quale È IL terzo maggior parte per tutto IL NBA.
I ricercato A concentrarsi sugli Indiana Pacers
E Vedere Che cosa esattamente stavano facendo
Quello consentito loro A produrre un numero così elevato di ritorni
con come a Basso stipendio valutare.
COME Weston disse, Noi ricercato A messa a fuoco SU IL Indiana Pacers.
Qui Noi Vedere IL stipendio Di I giocatori dei Pacers rispetto ai loro punteggi individuali di rimonta.
Parecchi altamente punteggio giocatori Sono trovato entro IL Indiana Pacers elenco,
COME Voi Potere Vedere con Myles Turner, Carlson, Giovane, Giorgio, E Oladipo.
IL superiore punteggio giocatori Sono diffusione attraverso IL stipendio spettro.
COSÌ Voi Vedere Alcuni economico giocatori come come Myles Turner o Carlson
essendo Di più Di a metà allineare giocatore, stipendio pagato giocatore.
Poi Voi Anche Avere Di più costoso giocatori come COME Paolo Giorgio
o Victor Oladipo ulteriore in direzione IL superiore Giusto Di IL grafico Là.
COSÌ Voi Potere Veramente Vedere Come loro hanno distribuire la ricchezza
E Sono ottenere massimo prestazione fuori Di loro giocatori altamente pagati,
Ma Anche trovando 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 Pacers
COME Essi Bisogno Alcuni giocatori A Venire spento IL panca
E Essere capace A fornire
Alcuni chiave valore giochi E produrre ritorni.
COME I 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 eseguire In termini Di ritorno punto,
COSÌ loro sono decisamente ottenere loro Di valore fuori Di lui COME a giocatore.
Tutto Giusto, COSÌ Ora erano andando A Ottenere in Nostro predittivo analisi.
A inizio con IL cronaca della partita dati, Noi deciso A Fare a decisione albero
A prevedere IL giocare tipo Quello conduce Indiana Pacers produzione a come Indietro
utilizzando IL seguente variabili che tu Potere Vedere sotto.
BENE Vedere Quello soltanto a un paio di queste variabili
In realtà giocato a Enorme impatto In prevedere se IL Pacers
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 cesto, E Essi erano fabbricazione quelli,
COME BENE come avente una distanza di tiro maggiore o uguale a 3 piedi
da IL cesto,
Senso Quello loro sono guardando Di più Di a disposizione opzione.
Ora erano andando A Aspetto A quelli due nodi a poco morso Di più In particolare.
Questi rami, COME I disse,
prevedere Quello IL Pacers produrre ritorno vittorie.
In IL complessivamente modello Noi avevo a convalida errata classificazione valutare Di 45,97%.
COME I disse,
IL modello prevede Quello fatto scatti Di 26 piedi e oltre
fatto tiri in porta 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 lanci,
Perché COME Voi Potere Vedere In Entrambi Di quelli, IL previsione era uno,
Quale In Questo caso significa Quello IL Pacers erano capace A produrre a ritorno.
Voi Potere Vedere Quello con IL 26 piedi e ulteriore nodo,
IL probabilità Quello Esso uguale 1 era 62,75%,
Poi Quando Stavamo tirando da sotto canestro a 90 centimetri o più di distanza.
Voi avevo a probabilità Quello Voi volevo vittoria del 75,9%,
O Venire Indietro A 75,9%.
Poi COME I disse,
Là erano due variabili Quello sembrano i più importanti
Di IL 10 Quello Noi ha guardato A
nel prevedere Perché IL I Pacers sono riusciti a realizzare una rimonta
Quello era Primo sparo distanza.
Quale ha guardato A Come lontano giocatori sparo IL palla,
E Poi Anche sparo risultato.
Questo è se Essi fatto O mancato IL sparo.
Con IL distanza, COME I disse,
26 piedi O ulteriore, Quale È Di IL tre- punto allineare,
O Alcuni Di quelli più alto percentuale scatti In IL giocare per a mettersi a letto.
Poi Anche Se tu sei fabbricazione Di più scatti,
tu sei produzione a più alto punto dare Voi a Meglio opportunità Di in arrivo Indietro.
Tutto Giusto, COSÌ Ora trasloco in
Nostro lineare regressione porzione Di Nostro analisi predittiva.
Questo regressione, COME I disse, era completato In JMP Pro,
E Questo era Fatto A prevedere IL ritorno punteggi Di individuale giocatori
basato SU IL seguente variabili Quello Voi Vedere Là SU schermo.
A coppia Di IL chiave quelli A punto sarebbero i loro stipendi individuali dei 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,
I Fare Volere A punto scoprire che ha un R-quadro basso,
Ma Questo È non a 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 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 I disse, loro stipendio E carriera statistiche.
Quello significa Quello IL previsioni 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 supposto 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 vedere
È Quello più alto pagato giocatori erano si prevede che le prestazioni saranno migliori,
Quale È qualcosa Quello Voi sicuramente ne vedrei di più
In IL orso NBA.
Vedere Quello giocatori Piace Victor Oladipo o LeBron James
con più alto stipendi pagato A loro volevo Essere eseguire Meglio
di quelli con inferiore stipendi.
Poi trasloco 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 prevedere IL ritorno punteggi
È IL D'oro Stato Guerrieri e l'Indiana Pacers,
Quale È a coppia Di IL squadre Quello Noi sega
avevo IL più alto numero Di vittorie in rimonta
Sopra IL stagioni Quello Noi erano guardare A.
Poi Noi Anche avevo a coppia Di statistiche di carriera Quello Veramente scoppiato su
E mostrato A Me a 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.
Vedere 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 scrivere 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 Pacers previsioni,
nello specifico Volere A punto alcuni dei migliori giocatori dei Pacers
E Sotto artisti.
IL blu punti Quello Voi Vedere Là sono i veri migliori giocatori dei Pacers
Quello Noi sega In IL prima grafici
Di IL punteggio di ritorno previsto effettivo rispetto allo stipendio,
mentre Ora Noi Sono guardando il punteggio previsto
O loro orso ritorno punto, Scusa, rapporto IL stipendio,
e ora Noi Sono guardare A IL punteggio previsto.
IL IL arancia Xs segno IL Pacers prestazioni inferiori alle aspettative.
IL prestazioni inferiori alla media In Questo grafico con IL arancia Xs,
Noi Sono vedere loro previsto A essere relativamente molto più alto
di loro compagni di squadra, mentre con loro orso punteggi,
Essi Sono trovando loro stessi Di più fascia medio-bassa del gruppo
relativo A loro compagni di squadra,
Quale Veramente spettacoli noi Quello loro sono non eseguire
su A Che cosa loro Statistiche su stipendi e carriera
dire che Essi Dovrebbe Essere eseguire
particolarmente Quando Esso viene A scrivere a ritorno vittoria.
Ma Esso È importante A punto fuori
Quello IL squadra ha Fatto a Grande lavoro di ingaggiare giocatori a basso costo
Quello produrre ritorno vittorie.
Noi Vedere quelli giocatori come come Myles Turner o Carlson o Young
Quello Avere a poco morso inferiore stipendi,
Ma Essi Anche produrre a quantità Di giochi
Quello Potere aiuto con scrivere a ritorno vincita.
Poi Noi Anche ricercato A punto fuori
alcune delle previsioni sui Cleveland Cavaliers
E loro guasti Quello andare con loro.
IL Cavs Dovrebbe Avere multiplo alto- livello ritorno giocatori.
Uno nello specifico A punto fuori volevo Essere Carl Amore.
Carl Amore È Là A IL parte superiore del grafico
E Lui ha Entrambi UN arancia X E a blu segno Prossimo A il suo nome.
Quello Appena segni Quello Lui era uno Di IL orso superiore artisti
per i Cavaliers,
Ma A IL Stesso tempo, lui è Sotto eseguire notevolmente.
COSÌ In Nostro previsioni,
Noi Potere Vedere Quello lui è previsto A In realtà eseguire Meglio di LeBron James,
Quale È qualcosa Quello È molto interessante A punto fuori.
Come I disse, con Nostro previsioni in base allo stipendio e alle statistiche di carriera,
Noi volevo aspettarsi Carl Amore A superare LeBron James
Quando Esso venni A produzione ritorno vittorie.
Ma In realtà, lui è In realtà abbastanza molto in basso nella 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 previsto ritorno punteggi,
Voi Avere persone come come Karl-Anthony Towns, Joel Embiid,
E Ben Simmons
che erano stati previsti A Essere Alcuni Di IL più alto eseguire giocatori
In IL intero lega.
Ma COME Voi Potere Anche Vedere, Quando Questo dati era preso,
Essi avevo relativamente Basso stipendi confrontato A altro giocatori.
Che cosa Noi consigliare Qui
È decisamente dare questi giocatori IL contratti che si meritano,
COME Essi aiuto squadre produrre ritorni E ovviamente
fornire statistiche Quello permettere squadre A eseguire loro migliore.
Sono sicuramente facendo di più per Che cosa loro sono In realtà Di valore.
Poi Noi Anche ricercato A guarda la migliore linea di previsioni
per IL Pacers.
COME I menzionato prima,
Quello tre punto In alto percentuale significato.
COSÌ costruire su la formazione Di tiro minacce da distanza.
Voi Avere persone come COME Robinson, Joseph e George
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 tirando molti tiri da 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 scatti,
COSÌ quelli persone volevo Essere buono da avere In IL linea su
ogni volta Voi Sono provando A produrre a ritorno
COME loro sono Di più efficiente.
Anche Perché Essi Potere sparare da profondo,
tu vorresti aspettarsi Quello Essi Anche Avere a solido giocare giù Basso
A Essere capace A Ottenere a sdraiarsi velocemente
E Ottenere quelli più alto percentuale scatti entrare COME BENE.
COME I menzionato,
UN media distanza Di fatto i tiri vicino alla linea dei tre punti sono
molto importante soprattutto per i Pacers
A Essere capace A produrre a alto numero Di ritorni.
Questo analisi conferma Che cosa È Già andando SU In IL NBA.
In genere, squadre Chi Trovare loro stessi giù di a certo numero A intervallo
Volere gettare su a poco morso Di più tre- punto scatti,
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 a presto mettere da parte e costruire slancio su quello
COME Essi Tentativo A produrre a ritorno Dopo SU.
Tutto Giusto, COSÌ Quello si conclude Nostro presentazione.
Noi Appena Volere A Dire a presto Grazie Voi,
E Questo È Dove Noi volevo aprire Esso su A domande.
