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lun. 2 févr. 2026Nuit NBA enregistrée
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#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Kon KnueppelCHANOP35.61929.0−10.0−34 %10→
2Yves MissiNOPCHA10.6617.1−11.1−65 %10→
3Moussa DiabateCHANOP28.31325.0−12.0−48 %10→
4Naz ReidMINMEM25.81325.5−12.5−49 %10→
5Jose AlvaradoNOPCHA30.0-39.7−12.7−131 %10→
6Collin SextonCHANOP12.1317.5−14.5−83 %10→
7VJ EdgecombePHILAC30.5318.6−15.6−84 %10→
8Miles BridgesCHANOP30.6520.8−15.8−76 %10→
9Andrew NembhardINDHOU32.11531.5−16.5−52 %10→
10Jock LandaleMEMMIN28.3622.7−16.7−74 %10→
11Brandon MillerCHANOP36.71235.8−23.8−66 %10→
12Saddiq BeyNOPCHA35.0734.2−27.2−80 %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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