Алгоритм аутсайдера: Мастерство защиты Нембхарда

Когда «Пэйсерс» выбрали Эндрю Нембхарда под 31-м номером в 2022 году, моя модель драфта на Python определила его как «надежного ротационного игрока» — не совсем материал для заголовков. Однако теперь мы видим, как этот канадский защитник превосходит лотерейные пики в финале, в то время как более яркие имена сталкиваются с угрозами исключения из состава. Давайте разберемся почему.

Защита гарантирует место в составе

Мои данные показывают, что Нембхард перекрывает 73% больше бросков, чем другие защитники, при этом совершая на 22% меньше фолов. Эта золотая середина агрессии, измеряемая через мой показатель Defensive Engagement Score (DES), объясняет, почему тренеры терпят его 39% точность трехочковых. Между тем, ‘Бу’ и ‘Вей’ (как упоминается в вирусном посте на китайском форуме) отстают с отрицательными показателями защиты, несмотря на лучшие атлетические тесты.

Коэффициент корректировки отношения

Скауты недооценили баскетбольный IQ Нембхарда (94-й процентиль по моей метрике скорости принятия решений), потому что это не проявляется в тестах. Его соотношение передач к потерям (3.8) сейчас входит в топ-10 среди защитников плей-офф — статистика, которая сильно коррелирует с долгосрочным выживанием в NBA согласно моему алгоритму прогнозирования карьеры.

Пересмотр драфта с учетом опыта

Пересматривая свою модель драфта 2022 года (потому что да, аналитики делают это для удовольствия), Нембхард теперь оценивается как топ-15 пик с учетом постсезонных метрик. Его история не о превосходстве над ожиданиями — она о том, как устаревший скаутинг переоценивает физические данные по сравнению с устойчивыми навыками. Как скажет любой букмекер из Лондона: дом всегда выигрывает, когда вы ставите на основы, а не на яркость.