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1919carottes sur la période2026-05-13 → 2026-05-1916 joueurs distincts
#Joueur Date du match Équipe Adv. MIN TTFL Moyenne avant match Écart Baisse Matchs de référence Actions
1Cade CunninghamDETCLE36.81141.0−30.0−73 %10→
2James HardenCLEDET35.9931.2−22.2−71 %10→
3James HardenCLENYK42.1829.7−21.7−73 %10→
4Rudy GobertMINSAS21.6-120.3−21.3−105 %10→
5Julius RandleMINSAS23.7323.7−20.7−87 %10→
6Tobias HarrisDETCLE39.71232.3−20.3−63 %10→
7Tobias HarrisDETCLE25.01130.8−19.8−64 %10→
8Tobias HarrisDETCLE22.6928.3−19.3−68 %10→
9OG AnunobyNYKCLE34.31735.3−18.3−52 %10→
10Isaiah HartensteinOKCSAS12.2924.9−15.9−64 %10→
11Chet HolmgrenOKCSAS40.91731.7−14.7−46 %10→
12Keldon JohnsonSASMIN10.0013.3−13.3−100 %10→
13Dennis SchroderCLEDET15.3-310.1−13.1−130 %10→
14Ausar ThompsonDETCLE28.6821.0−13.0−62 %10→
15Luke KornetSASOKC9.5214.0−12.0−86 %10→
16Donovan MitchellCLEDET37.21728.3−11.3−40 %10→
17Jaylon TysonCLEDET3.1-29.0−11.0−122 %10→
18Aaron WigginsOKCSAS4.0-64.3−10.3−240 %10→
19Max StrusCLEDET29.7515.3−10.3−67 %10→

Sans 5 matchs de référence, exclus : 7

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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