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23joueurs30carottes2026-05-06 → 2026-05-12
Carottes par joueur sur la période
#Joueur Équipe Carottes Matchs Taux Pire Date du pireÉcart max Actions
1Julius RandleMIN3475 %14−12.0→
2Max StrusCLE2367 %1−14.5→
3Paul GeorgePHI2367 %5−19.5→
4Luke KornetSAS2450 %2−13.3→
5Rudy GobertMIN2450 %7−13.9→
6Terrence Shannon Jr.MIN2450 %-3−17.9→
7Andre DrummondPHI1333 %0−10.0→
8Ausar ThompsonDET1333 %7−16.1→
9Daniss JenkinsDET1333 %-1−11.3→
10Deandre AytonLAL1333 %6−17.2→
11Duncan RobinsonDET1333 %5−11.4→
12Evan MobleyCLE1333 %14−18.0→
13Isaiah JoeOKC1333 %-4−12.3→
14Jalen DurenDET1333 %11−11.3→
15James HardenCLE1333 %9−22.8→
16Luguentz DortOKC1333 %-3−13.3→
17Marcus SmartLAL1333 %-1−22.1→
18Tyrese MaxeyPHI1333 %14−20.3→
19Anthony EdwardsMIN1425 %5−22.5→
20Ayo DosunmuMIN1425 %-3−22.9→
21Dylan HarperSAS1425 %12−10.1→
22Julian ChampagnieSAS1425 %7−12.9→
23Victor WembanyamaSAS1425 %5−38.1→

Sans 5 matchs de référence, exclus : 13

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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