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15joueurs19carottes2026-05-16 → 2026-05-22Réinitialiser
Carottes par joueur sur la période
#Joueur Équipe Carottes Matchs Taux Pire Date du pireÉcart max Actions
1Ausar ThompsonDET11100 %8−13.0→
2Cade CunninghamDET11100 %11−30.0→
3Tobias HarrisDET11100 %9−19.3→
4Jalen WilliamsOKC1250 %7−25.6→
5OG AnunobyNYK1250 %17−18.3→
6Aaron WigginsOKC1333 %-6−10.3→
7Isaiah HartensteinOKC1333 %9−15.9→
8Isaiah JoeOKC1333 %-4−11.0→
9Julian ChampagnieSAS1333 %9−10.4→
10Luke KornetSAS1333 %2−12.0→
11Sam MerrillCLE1333 %-10−21.2→
12Ajay MitchellOKC2367 %1−24.5→
13Chet HolmgrenOKC2367 %17−15.4→
14Dylan HarperSAS2367 %5−20.2→
15James HardenCLE2367 %8−22.2→

Sans 5 matchs de référence, exclus : 4

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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