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Les carottes

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23joueurs45carottes2025-05-21 → 2025-06-19
Carottes par joueur sur la période
#Joueur Équipe Carottes Matchs Taux Pire Date du pireÉcart max Actions
1Bennedict MathurinIND41233 %-2−16.5→
2Myles TurnerIND41233 %-1−19.5→
3Alex CarusoOKC31030 %-1−17.5→
4Chet HolmgrenOKC31030 %0−25.5→
5Isaiah HartensteinOKC31030 %7−11.6→
6Andrew NembhardIND31225 %1−23.2→
7Tyrese HaliburtonIND31225 %8−25.1→
8Anthony EdwardsMIN2450 %16−24.4→
9Julius RandleMIN2450 %5−33.9→
10Delon WrightNYK2540 %-2−14.4→
11Josh HartNYK2633 %8−17.1→
12Jalen WilliamsOKC21020 %15−21.1→
13Aaron NesmithIND21217 %-3−29.9→
14Jaden McDanielsMIN1425 %-2−24.9→
15Mike ConleyMIN1425 %-1−11.1→
16Nickeil Alexander-WalkerMIN1425 %-9−22.5→
17Rudy GobertMIN1425 %9−14.8→
18Jalen BrunsonNYK1617 %18−22.1→
19Mikal BridgesNYK1617 %11−12.3→
20OG AnunobyNYK1617 %8−11.9→
21Luguentz DortOKC11010 %1−12.3→
22Shai Gilgeous-AlexanderOKC11010 %17−33.7→
23Obi ToppinIND1128 %1−14.3→

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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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