Publicación de Ander Isuskiza

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• Basketball Expert Analyst — Content & Consultancy — Baskeroseno Scouting Founder & CEO •

📊 La importancia del contexto en la interpretación de las métricas en baloncesto... El contexto es esencial para un uso correcto de los datos. Las estadísticas sin contexto pueden llevar a conclusiones erróneas. Un buen analista de datos debe combinar las estadísticas con el conocimiento del juego y las circunstancias específicas para proporcionar información útil y accionable. Para un ello, es fundamental no limitarse a las estadísticas de producción (puntos, rebotes o porcentajes de tiro) sin tener en cuenta el contexto en el que se producen. Es importante considerar los condicionantes para una evaluación completa: · Tipo de jugada · Momento del partido · Tiempo de posesión · Posición en la cancha · Distancia del defensor · Etc. Por ejemplo, un jugador con un alto porcentaje de acierto en triples puede no ser necesariamente un gran tirador si la mayoría de sus tiros son sin oposición (contested/uncontested). Debemos ir más allá de los fríos datos. Las estadísticas de impacto, como el +/- o las métricas ON/OFF, proporcionan información valiosa sobre la influencia del jugador en el rendimiento del equipo, más allá de la simple producción. Un jugador puede tener un impacto positivo en la captura de rebotes defensivos, aunque no sea él quien los capture directamente sino que influya su box out, por ejemplo. Las estadísticas de parejas, tríos, cuartetos y quintetos son fundamentales para comprender las sinergias entre jugadores y su impacto en el rendimiento colectivo. 1+1 no siempre son 2. El análisis contextualizado permite identificar las fortalezas y debilidades de jugadores y equipos con un nivel de detalle más preciso. Consecuencia: adaptamos la estrategia y los entrenamientos para mejorar el rendimiento individual y colectivo. Un buen analista de datos combina las estadísticas recogidas con su conocimiento del juego y una serie de circunstancias específicas. Proporcionar información útil y accionable, no datos capciosos. Igual que tenemos en cuenta el contexto de los datos recogidos, adaptamos el análisis al nivel de conocimiento de staff o jugadores. De poco servirá un análisis pormenorizado si no sabemos trasladarlo al lenguaje baloncestístico de nuestros interlocutores. 💡 Baskeroseno Scouting

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Sade Aded Hussein

Transforming Basketball Recruitment with AI-Driven Solutions | President at PlayerLynk | Simplifying Recruitment process for Teams and Agents

1 mes

"Un buen analista de datos combina las estadísticas recogidas con su conocimiento del juego y una serie de circunstancias específicas." 🙏🙏🙏

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