O Poder do Analista de Dados: Moneyball – Como a estatística levou o Oakland A’s a 20 vitórias seguidas

Moneyball é o nome dado ao método do Oakland Athletics, time de beisebol que em 2002 usou análise estatística para montar um elenco barato e venceu 103 dos 162 jogos da temporada, incluindo 20 vitórias seguidas, recorde da Liga Americana. A folha salarial do clube era de 44 milhões de dólares, contra mais de 125 milhões do New York Yankees. A história foi contada por Michael Lewis no livro Moneyball, de 2003.

O caso virou a referência mais citada da carreira de analista de dados porque mostra o que a profissão faz de melhor: encontrar valor onde a opinião dos especialistas não olha.

O que foi o Moneyball?

Foi a decisão do gerente-geral do Oakland, Billy Beane, de escolher jogadores pelos números que mais se relacionavam com vitórias, e não pela avaliação tradicional dos olheiros. A abordagem vinha da sabermetria, a análise estatística do beisebol divulgada por Bill James, que publicou o anuário Baseball Abstract do fim dos anos 1970 ao fim dos anos 1980.

O método deu peso a duas estatísticas e tirou peso de três:

• Valorizadas: o percentual de vezes em que o rebatedor chega em base (on-base percentage) e o percentual de slugging, que mede a potência das rebatidas.
• Tratadas como ultrapassadas: bases roubadas, corridas impulsionadas (RBI) e média de rebatidas.

Como o mercado pagava caro pelas três últimas e barato pelas duas primeiras, o Oakland conseguia contratar por pouco os jogadores que os concorrentes subestimavam.

Por que o Oakland precisava de um método diferente?

Porque não tinha dinheiro para competir do jeito convencional. Em 2002, o clube tinha 44 milhões de dólares para salários, cerca de um terço do que os Yankees gastaram naquele ano. Depois da temporada de 2001, perdeu três titulares para times mais ricos:

• Jason Giambi, eleito o jogador mais valioso da Liga Americana em 2000, foi para os Yankees;
• Johnny Damon foi para o Boston Red Sox;
• Jason Isringhausen foi para o St. Louis Cardinals.

Repor os três com atletas equivalentes era impossível com aquele orçamento. A saída foi procurar, entre os jogadores disponíveis e baratos, aqueles cujos números somados substituíssem a produção perdida.

Qual foi o resultado em 2002?

O Oakland terminou a temporada com 103 vitórias e 59 derrotas, aproveitamento de 63,6%, e ficou em primeiro lugar na Divisão Oeste da Liga Americana. Dividindo a folha pelo número de vitórias, cada uma custou cerca de 427 mil dólares.

Como foi a sequência de 20 vitórias?

Começou em 13 de agosto e terminou em 4 de setembro de 2002. A vigésima vitória, contra o Kansas City Royals, acabou em 12 a 11 e foi decidida por um home run de Scott Hatteberg na última entrada. A marca superou o recorde anterior da Liga Americana, de 19 vitórias seguidas, que pertencia aos Yankees de 1947.

O Oakland foi campeão?

Não. O time perdeu a série de divisão para o Minnesota Twins por 3 jogos a 2 e foi eliminado na primeira fase dos playoffs. O dado costuma ficar de fora dos resumos do caso e é parte importante dele: a análise aumentou a chance de vencer ao longo de 162 jogos, mas não garantiu o resultado em uma série curta de cinco.

Quem trabalha com dados reconhece a situação. Um modelo que acerta na média pode errar em uma amostra pequena, e apresentar essa limitação a quem decide faz parte do trabalho.

O sucesso veio só da estatística?

Não, e os prêmios de 2002 mostram isso. O arremessador Barry Zito ganhou o Cy Young, prêmio de melhor arremessador da Liga Americana, e Miguel Tejada foi eleito o jogador mais valioso da liga. O elenco tinha ainda os arremessadores Tim Hudson e Mark Mulder e o jogador Eric Chavez.

O Oakland tinha talento de primeira linha, e a análise serviu para completar o elenco em torno dele com o que o orçamento permitia. Atribuir as 103 vitórias apenas à planilha é ler o caso pela metade.

Como o caso ficou conhecido?

Pelo livro Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game, de Michael Lewis, publicado em 2003, e pelo filme de mesmo nome, lançado em 23 de setembro de 2011, com Brad Pitt no papel de Billy Beane. O filme recebeu seis indicações ao Oscar. O personagem Peter Brand, assistente de Beane na tela, é fictício e foi baseado em Paul DePodesta, executivo que depois trabalhou no New York Mets.

O termo ficou. A abordagem estatística da sabermetria passou a ser chamada, ela própria, de “moneyball”.

O que o Moneyball ensina a quem quer ser analista de dados?

Ensina três coisas práticas:

1. A métrica certa vale mais que a métrica famosa. O beisebol media média de rebatidas havia décadas. O ganho veio de perguntar qual número de fato se relacionava com vencer.
2. Restrição de orçamento é o cenário normal. O Oakland tinha um terço da verba do rival e usou a análise para decidir onde gastar cada dólar.
3. Dado não elimina incerteza. O mesmo time que venceu 20 seguidas caiu na primeira série eliminatória.

Em uma empresa, o raciocínio é o mesmo: identificar qual indicador explica o resultado, medir quanto custa melhorá-lo e comunicar a margem de erro. Formação, rotina e remuneração da área estão na página de Analista de Dados do Guia de Carreiras.