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20joueurs25carottes2026-05-09 → 2026-05-15
Carottes par joueur sur la période
#Joueur Équipe Carottes Matchs Taux Pire Date du pireÉcart max Actions
1Julius RandleMIN2367 %3−20.7→
2Rudy GobertMIN2367 %-1−21.3→
3Terrence Shannon Jr.MIN2367 %-3−17.9→
4Max StrusCLE2450 %4−11.5→
5Tobias HarrisDET2450 %11−20.3→
6Paul GeorgePHI11100 %5−19.5→
7Tyrese MaxeyPHI11100 %14−20.3→
8Isaiah JoeOKC1250 %-4−12.3→
9Marcus SmartLAL1250 %-1−22.1→
10Duncan RobinsonDET1333 %5−11.4→
11Julian ChampagnieSAS1333 %7−12.9→
12Keldon JohnsonSAS1333 %0−13.3→
13Luke KornetSAS1333 %2−13.3→
14Victor WembanyamaSAS1333 %5−38.1→
15Ausar ThompsonDET1425 %7−16.1→
16Daniss JenkinsDET1425 %-1−11.3→
17Dennis SchroderCLE1425 %-3−13.1→
18Donovan MitchellCLE1425 %17−11.3→
19Jalen DurenDET1425 %11−11.3→
20Jaylon TysonCLE1425 %-2−11.0→

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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