Pecah. Dilenyapkan. Dihancurkan.
Begitulah cara saya pikir braket March Madness saya akan menjaga akhir pekan pertama turnamen, bahkan dengan bantuan itu Sainsini data induk disediakan saat membuat pilihan saya. Lagi pula, satu hal yang dapat diprediksi tentang March Madness adalah bahwa itu tidak dapat diprediksi.
Sebaliknya, semuanya berjalan…yah, baiklah. Berita baiknya adalah saya mendapatkan 13 tim Sweet Sixteen dengan benar. Berita buruknya adalah tingkat keberhasilan pick putaran pertama saya tidak terlalu gemilang. Dari 32 pertandingan putaran pertama, saya memilih 23 dengan benar. Itu bukan mengerikan persis, tapi itu pasti tidak besar.
Babak pertama adalah di mana saya benar-benar mengandalkan Sainsdata untuk memandu pilihan saya. Dan di situlah hal itu menjadi menarik. Siapa yang harus disalahkan di sini, aku atau Sains? Apakah data itu menyesatkan saya? Atau apakah kesalahan manusia yang membatalkan keuntungan berbasis data saya?
Mari kita lakukan sedikit analisis braket forensik anumerta untuk diselidiki.
•••Sains
Sains data menunjukkan kemungkinan besar kita akan melihat satu unggulan 13 di atas empat unggulan, jadi saya memilih UC Irvine daripada Kansas State. Dan ledakan! UC Irvine mengalahkan Kansas State untuk mencatat kekalahan terbesar putaran pertama. Begitulah cara kerjanya, teman-teman. Perkawinan sempurna antara manusia dan mesin, dengan data yang memberi tahu apa yang mungkin terjadi, kemudian sentuhan manusia terakhir untuk membawa pulang bacon.
Semuanya berjalan menurun dari sana.
Sains data mengatakan kemungkinan besar kita akan melihat antara satu dan dua kekalahan oleh unggulan 12 dibanding unggulan lima. Di sini, saya salah dalam berhati-hati dan memilih hanya satu: Murray State daripada Marquette. Ledakan! Benar lagi. Tapi, cukup mustahil, dua unggulan 12 lagi (Oregon dan Liberty) juga membuat kejutan di babak pertama, yang berarti saya hanya mendapatkan satu dari lima-12 game yang benar. wah wah.
Saya memilih satu unggulan 11 untuk mengalahkan unggulan enam, sekali lagi dipandu oleh apa Sains data yang ditunjukkan kemungkinan besar akan terjadi. Dan memang, data itu tidak membuat saya salah! Satu biji 11 melakukan mengalahkan enam unggulan...itu hanya kesal yang salah. Saya memilih Saint Mary's daripada Villanova sebagai kekecewaan saya di sini, tetapi Negara Bagian Ohio yang mengalahkan Negara Bagian Iowa adalah yang benar-benar dimainkan.
Pertarungan tujuh biji versus 10 biji dan delapan biji versus sembilan biji adalah tempat saya benar-benar disemprot. Tiga unggulan 10 dimenangkan; Saya memilih dua untuk maju dan hanya mendapatkan satu dari dua yang benar di Minnesota. Sementara, keempat unggulan sembilan maju; Saya memilih dua di antaranya dengan benar di Washington dan Florida Tengah.
Sekarang kembali ke Sweet Sixteen minggu ini.
Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, saya sebenarnya dalam kondisi yang cukup baik, dengan 13 dari 16 tim diprediksi dengan benar. Akankah keberuntungan saya berlanjut? Sekali lagi, mari kita lihat datanya.
Saya mendapat satu unggulan Gonzaga dan Duke masing-masing mengalahkan empat unggulan Florida State dan Virginia Tech. Sains mengatakan satu unggulan memenangkan pertarungan ini 71 persen dari waktu, jadi saya merasa cukup baik tentang pilihan ini. Sementara itu, saya memiliki satu biji North Carolina yang mengalahkan Auburn dengan lima biji. Sains mengatakan satu unggulan memenangkan pertarungan ini sebanyak 83 persen, jadi saya juga merasa percaya diri di sini.
Di tempat lain, saya memiliki tiga unggulan LSU mengalahkan dua unggulan Michigan State, dua unggulan Tennessee mengalahkan tiga unggulan Purdue dan dua unggulan Kentucky mengalahkan tiga unggulan Houston. Sains mengatakan dua unggulan memenangkan pertarungan ini 63 persen dari waktu, yang hampir persis sejalan dengan bagaimana saya memilih tiga game ini untuk dimainkan.
Jika putaran pertama mengajari saya sesuatu, data itu hanya bisa membawa Anda sejauh ini. SainsInformasi 's tentu membantu memberikan gambaran umum tentang bagaimana putaran pertama kemungkinan akan terungkap. Bagian yang sulit datang dalam mencari tahu apa yang harus dilakukan dengan informasi itu. Misalnya, data dapat memberi tahu Anda bahwa kemungkinan salah satu dari empat 11 unggulan akan mengalahkan unggulan enam. Tetapi Anda masih perlu melakukan divine dengan benar yang Unggulan ke-11 akan mengejutkan dunia. Dan di situlah letak gesekannya.
Semua yang mengatakan bahwa, sementara saya umumnya yakin dengan pilihan Sweet Sixteen saya, saya tidak akan terkejut sama sekali melihat braket saya benar-benar rusak dari sini.
Kami akan memeriksa kembali minggu depan untuk melihat di mana keadaannya.