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3535carottes affichées pour cette nuit
#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Payton PritchardBOSPHI27.3-128.9−29.9−103 %10→
2Jerami GrantPORATL26.1-425.6−29.6−116 %10→
3Jalen JohnsonATLPOR30.21741.9−24.9−59 %10→
4Kevin Porter Jr.MILCHI31.61337.8−24.8−66 %10→
5Cameron JohnsonDENMIN23.2-419.6−23.6−120 %10→
6Bennedict MathurinLACNOP25.0729.8−22.8−77 %10→
7Kelly Oubre Jr.PHIBOS34.4123.5−22.5−96 %10→
8Khris MiddletonDALOKC25.0-120.4−21.4−105 %10→
9Duncan RobinsonDETORL25.2-317.9−20.9−117 %10→
10Julian StrawtherDENMIN16.9-118.1−19.1−106 %10→
11De'Aaron FoxSASNYK31.2624.4−18.4−75 %10→
12Kenrich WilliamsOKCDAL5.9-314.8−17.8−120 %10→
13Jaylin WilliamsOKCDAL17.5522.2−17.2−77 %10→
14Keldon JohnsonSASNYK17.2117.0−16.0−94 %10→
15Quenton JacksonINDMEM19.9419.8−15.8−80 %10→
16Pete NanceMILCHI2.9-311.4−14.4−126 %10→
17Herbert JonesNOPLAC21.4-113.4−14.4−107 %10→
18Daeqwon PlowdenSACLAL25.3-212.1−14.1−117 %10→
19Trey Murphy IIINOPLAC31.21528.6−13.6−48 %10→
20Javon SmallMEMIND19.41023.2−13.2−57 %10→
21Austin ReavesLALSAC27.11629.2−13.2−45 %10→
22Jalen SuggsORLDET26.5820.5−12.5−61 %10→
23Ryan RollinsMILCHI34.01729.4−12.4−42 %10→
24Daniss JenkinsDETORL11.1-210.0−12.0−120 %10→
25Noah ClowneyBKNCLE22.6415.9−11.9−75 %10→
26Luke KornetSASNYK11.2415.7−11.7−75 %10→
27Kris MurrayPORATL4.3011.6−11.6−100 %10→
28Julian ChampagnieSASNYK23.6617.4−11.4−66 %10→
29Jett HowardORLDET13.0-47.3−11.3−155 %10→
30Rob DillinghamCHIMIL5.0-29.3−11.3−122 %10→
31Saddiq BeyNOPLAC29.41930.2−11.2−37 %10→
32Stephon CastleSASNYK30.41829.1−11.1−38 %10→
33Killian HayesSACLAL6.3112.1−11.1−92 %10→
34Toumani CamaraPORATL34.7919.5−10.5−54 %10→
35Jake LaRaviaLALSAC21.8414.1−10.1−72 %10→

Sans minute jouée, exclus : 0 Sans 5 matchs de référence, exclus : 1

Un zéro ou un score négatif avec des minutes jouées peut être une carotte. Ce classement décrit le résultat, pas sa cause : blessure en match, temps de jeu ou soirée ratée.

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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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