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#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Karl-Anthony TownsNYKMIA28.8441.9−37.9−90 %10→
2Nickeil Alexander-WalkerATLCHI29.0331.1−28.1−90 %10→
3Scottie BarnesTORBKN33.7633.3−27.3−82 %10→
4Dylan HarperSASWAS17.7-818.4−26.4−143 %10→
5Jaden McDanielsMINMIL8.8-322.2−25.2−114 %10→
6Julian ChampagnieSASWAS18.1-219.5−21.5−110 %10→
7AJ GreenMILMIN23.4-417.0−21.0−124 %10→
8Jakob PoeltlTORBKN6.6422.2−18.2−82 %10→
9Malik MonkSACHOU4.8117.5−16.5−94 %10→
10Danny WolfBKNTOR19.0-115.2−16.2−107 %10→
11Naz ReidMINMIL28.91125.4−14.4−57 %10→
12Sandro MamukelashviliTORBKN19.9418.2−14.2−78 %10→
13Devin VassellSASWAS30.71327.2−14.2−52 %10→
14Jamal SheadTORBKN20.5-310.6−13.6−128 %10→
15Justin ChampagnieWASSAS20.7417.3−13.3−77 %10→
16Bam AdebayoMIANYK33.61931.0−12.0−39 %10→
17CJ McCollumWASSAS34.21829.6−11.6−39 %10→
18Andrew WigginsMIANYK24.41323.8−10.8−45 %10→
19Gary Trent Jr.MILMIN17.8-28.7−10.7−123 %10→
20Tyrese MartinBKNTOR11.2212.1−10.1−83 %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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