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3636carottes affichées pour cette nuit
#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Tre JonesCHIDAL19.4435.8−31.8−89 %10→
2Cooper FlaggDALCHI10.01742.4−25.4−60 %10→
3Daniss JenkinsDETIND19.1226.4−24.4−92 %10→
4Ace BaileyUTALAL29.4124.5−23.5−96 %10→
5Will RileyWASCLE34.3527.1−22.1−82 %10→
6Andrew WigginsMIAATL25.7022.0−22.0−100 %10→
7Brandin PodziemskiGSWLAC21.11233.6−21.6−64 %10→
8Miles BridgesCHANYK24.2626.9−20.9−78 %10→
9Desmond BaneORLBOS17.6928.7−19.7−69 %10→
10Mikal BridgesNYKCHA0.4019.1−19.1−100 %10→
11Gary Payton IIGSWLAC12.1523.5−18.5−79 %10→
12Brice SensabaughUTALAL13.21430.8−16.8−55 %10→
13Cade CunninghamDETIND21.81530.4−15.4−51 %10→
14Luke KennardLALUTA11.4419.2−15.2−79 %10→
15Tyler HerroMIAATL22.31227.1−15.1−56 %10→
16Collin Murray-BoylesTORBKN13.4823.0−15.0−65 %10→
17Wendell Carter Jr.ORLBOS31.1822.8−14.8−65 %10→
18Leaky BlackWASCLE9.4-212.4−14.4−116 %10→
19Darius GarlandLACGSW26.61529.1−14.1−48 %10→
20Jamal CainORLBOS15.7417.6−13.6−77 %10→
21Derrick Jones Jr.LACGSW20.8-112.6−13.6−108 %10→
22Tidjane SalaünCHANYK4.3-211.2−13.2−118 %10→
23John KoncharUTALAL27.81326.0−13.0−50 %10→
24Shaedon SharpePORSAC17.0921.6−12.6−58 %10→
25Brook LopezLACGSW22.81123.6−12.6−53 %10→
26Paul GeorgePHIMIL21.31830.1−12.1−40 %10→
27Dylan HarperSASDEN18.41324.7−11.7−47 %10→
28Al HorfordGSWLAC18.7718.3−11.3−62 %10→
29Donte DiVincenzoMINNOP7.5112.0−11.0−92 %10→
30LaMelo BallCHANYK29.11930.0−11.0−37 %10→
31Toumani CamaraPORSAC33.51727.9−10.9−39 %10→
32Will RichardGSWLAC20.5-28.7−10.7−123 %10→
33Immanuel QuickleyTORBKN16.6818.6−10.6−57 %10→
34Kyle LowryPHIMIL4.9-100.5−10.5−2100 %10→
35Devin CarterSACPOR34.31121.2−10.2−48 %10→
36Javon SmallMEMHOU25.81323.1−10.1−44 %10→

Sans minute jouée, exclus : 0 Sans 5 matchs de référence, exclus : 8

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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