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mer. 4 févr. 2026Nuit NBA enregistrée
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#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Jordan MillerLACCLE29.7324.6−21.6−88 %10→
2Peyton WatsonDENNYK33.3928.5−19.5−68 %10→
3Amen ThompsonHOUBOS28.61533.2−18.2−55 %10→
4Julius RandleMINTOR35.61634.1−18.1−53 %10→
5Russell WestbrookSACMEM25.6925.9−16.9−65 %10→
6Jonas ValanciunasDENNYK12.8622.3−16.3−73 %10→
7Mikal BridgesNYKDEN48.5722.5−15.5−69 %10→
8Devin VassellSASOKC25.0-312.4−15.4−124 %10→
9Kobe SandersLACCLE20.0215.3−13.3−87 %10→
10Zach LaVineSACMEM22.21225.3−13.3−53 %10→
11Spencer JonesDENNYK12.0012.9−12.9−100 %10→
12Bogdan BogdanovicLACCLE11.9-38.4−11.4−136 %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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