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21joueurs24carottes2026-05-15 → 2026-05-21
Carottes par joueur sur la période
#Joueur Équipe Carottes Matchs Taux Pire Date du pireÉcart max Actions
1Chet HolmgrenOKC22100 %17−15.4→
2Tobias HarrisDET22100 %9−19.8→
3James HardenCLE2450 %8−22.2→
4Julius RandleMIN11100 %3−20.7→
5Rudy GobertMIN11100 %-1−21.3→
6Aaron WigginsOKC1250 %-6−10.3→
7Ajay MitchellOKC1250 %14−10.0→
8Ausar ThompsonDET1250 %8−13.0→
9Cade CunninghamDET1250 %11−30.0→
10Isaiah HartensteinOKC1250 %9−15.9→
11Isaiah JoeOKC1250 %-4−11.0→
12Jalen WilliamsOKC1250 %7−25.6→
13OG AnunobyNYK1250 %17−18.3→
14Dylan HarperSAS1333 %18−10.8→
15Julian ChampagnieSAS1333 %9−10.4→
16Keldon JohnsonSAS1333 %0−13.3→
17Luke KornetSAS1333 %2−12.0→
18Dennis SchroderCLE1425 %-3−13.1→
19Donovan MitchellCLE1425 %17−11.3→
20Max StrusCLE1425 %5−10.3→
21Sam MerrillCLE1425 %-10−21.2→

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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