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Les carottes

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1111carottes sur la période2025-06-13 → 2025-06-197 joueurs distincts
#Joueur Date du match Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Chet HolmgrenOKCIND24.1025.5−25.5−100 %10→
2Tyrese HaliburtonINDOKC34.1833.1−25.1−76 %10→
3Jalen WilliamsOKCIND26.91536.1−21.1−58 %10→
4Myles TurnerINDOKC26.1-118.5−19.5−105 %10→
5Alex CarusoOKCIND29.3118.5−17.5−95 %10→
6Bennedict MathurinINDOKC14.3117.5−16.5−94 %10→
7Alex CarusoOKCIND22.0216.7−14.7−88 %10→
8Chet HolmgrenOKCIND33.71326.7−13.7−51 %10→
9Luguentz DortOKCIND20.9113.3−12.3−92 %10→
10Tyrese HaliburtonINDOKC22.91929.5−10.5−36 %10→
11Bennedict MathurinINDOKC22.2818.2−10.2−56 %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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