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Les carottes

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1616carottes sur la période2025-05-21 → 2025-05-2713 joueurs distincts
#Joueur Date du match Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Julius RandleMINOKC31.9538.9−33.9−87 %10→
2Shai Gilgeous-AlexanderOKCMIN27.61750.7−33.7−66 %10→
3Julius RandleMINOKC28.2535.2−30.2−86 %10→
4Anthony EdwardsMINOKC40.91640.4−24.4−60 %10→
5Andrew NembhardINDNYK28.9124.2−23.2−96 %10→
6Bennedict MathurinINDNYK10.7-214.2−16.2−114 %10→
7Alex CarusoOKCMIN9.7-114.9−15.9−107 %10→
8Delon WrightNYKIND0.4014.4−14.4−100 %10→
9Jalen WilliamsOKCMIN24.71529.3−14.3−49 %10→
10Aaron NesmithINDNYK26.41528.5−13.5−47 %10→
11Mikal BridgesNYKIND36.81123.3−12.3−53 %10→
12Josh HartNYKIND28.51628.0−12.0−43 %10→
13Myles TurnerINDNYK33.21829.8−11.8−40 %10→
14Isaiah HartensteinOKCMIN19.11223.6−11.6−49 %10→
15Andrew NembhardINDNYK38.31323.9−10.9−46 %10→
16Isaiah HartensteinOKCMIN15.61121.8−10.8−50 %10→

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À propos du projet

Application NBA Stats orientée TTFL — explorer les box scores, calculer le malus, visualiser la régularité des joueurs, soutenir la décision de pick quotidienne.

Auteur

Simon Grossi

Données

shufinskiy/nba_data
+ flux temps-réel cdn.nba.com

Tech stack
  • · Pipeline — Python 3.11 + DuckDB (agrégation play-by-play → SQLite).
  • · Frontend — Astro 5 + Tailwind 3 + TypeScript.
  • · SQLite haute performance — base embarquée servie côté serveur via better-sqlite3 (WAL mode).
  • · Charts — Chart.js (line, radar, scatter).
  • · Hébergement — local-first, HTTPS via Caddy, déployable sur Raspberry Pi (voir DEPLOY.md).
Local-first · pas de tracking · pas de backend hébergév0.1.0

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