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mar. 30 déc. 2025Nuit NBA enregistrée
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1313carottes affichées pour cette nuit
#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Russell WestbrookSACLAC18.91626.7−10.7−40 %10→
2Kyle FilipowskiUTABOS14.2920.1−11.1−55 %10→
3Brice SensabaughUTABOS39.3213.7−11.7−85 %10→
4Jock LandaleMEMPHI18.3719.1−12.1−63 %10→
5Nick Smith Jr.LALDET17.1-48.4−12.4−148 %10→
6Jordan WalshBOSUTA13.3820.7−12.7−61 %10→
7Precious AchiuwaSACLAC17.2214.8−12.8−86 %10→
8Paul GeorgePHIMEM39.11225.6−13.6−53 %10→
9Malik MonkSACLAC11.1114.7−13.7−93 %10→
10Deandre AytonLALDET25.81429.1−15.1−52 %10→
11Cam SpencerMEMPHI18.51530.2−15.2−50 %10→
12DeMar DeRozanSACLAC27.61534.6−19.6−57 %10→
13LeBron JamesLALDET31.91233.6−21.6−64 %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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