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Les carottes

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25joueurs43carottes2025-05-18 → 2025-06-16
Carottes par joueur sur la période
#Joueur Équipe Carottes Matchs Taux Pire Date du pireÉcart max Actions
1Andrew NembhardIND31127 %1−23.2→
2Bennedict MathurinIND31127 %-2−16.2→
3Isaiah HartensteinOKC31127 %7−11.6→
4Myles TurnerIND31127 %9−18.4→
5Anthony EdwardsMIN2540 %16−24.4→
6Delon WrightNYK2540 %-2−14.4→
7Jaden McDanielsMIN2540 %-2−24.9→
8Julius RandleMIN2540 %5−33.9→
9Rudy GobertMIN2540 %4−17.3→
10Josh HartNYK2633 %8−17.1→
11Aaron NesmithIND21118 %-3−29.9→
12Alex CarusoOKC21118 %-1−17.5→
13Chet HolmgrenOKC21118 %8−19.1→
14Tyrese HaliburtonIND21118 %8−25.1→
15Aaron GordonDEN11100 %17−11.2→
16Jamal MurrayDEN11100 %8−23.5→
17Mike ConleyMIN1520 %-1−11.1→
18Naz ReidMIN1520 %0−16.9→
19Nickeil Alexander-WalkerMIN1520 %-9−22.5→
20Jalen BrunsonNYK1617 %18−22.1→
21Mikal BridgesNYK1617 %11−12.3→
22OG AnunobyNYK1617 %8−11.9→
23Jalen WilliamsOKC1119 %15−14.3→
24Obi ToppinIND1119 %1−14.3→
25Shai Gilgeous-AlexanderOKC1119 %17−33.7→

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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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