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1111carottes affichées pour cette nuitRéinitialiser
#Joueur Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Onyeka OkongwuATLNYK31.81121.9−10.9−50 %10→
2Quentin GrimesPHIBOS22.1011.6−11.6−100 %10→
3CJ McCollumATLNYK23.6720.3−13.3−66 %10→
4Jamal MurrayDENMIN40.31630.0−14.0−47 %10→
5Dyson DanielsATLNYK14.9-113.5−14.5−107 %8→
6Kyle LowryPHIBOS1.2014.6−14.6−100 %10→
7Bruce BrownDENMIN14.4-113.9−14.9−107 %10→
8Christian BraunDENMIN27.6220.3−18.3−90 %10→
9Nikola VucevicBOSPHI14.2120.4−19.4−95 %10→
10Jaylen BrownBOSPHI28.5930.5−21.5−70 %10→
11Jonas ValanciunasDENMIN3.7224.3−22.3−92 %10→

Sans minute jouée, exclus : 0 Sans 5 matchs de référence, exclus : 11

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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