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20joueurs26carottes2026-05-20 → 2026-05-26Réinitialiser
Carottes par joueur sur la période
#Joueur Équipe Carottes Matchs Taux Pire Date du pireÉcart max Actions
1Jalen WilliamsOKC11100 %7−25.6→
2De'Aaron FoxSAS1333 %12−15.3→
3Donovan MitchellCLE1333 %17−16.9→
4Jalen BrunsonNYK1333 %19−20.2→
5James HardenCLE1333 %12−13.1→
6Jarrett AllenCLE1333 %14−13.2→
7Jordan ClarksonNYK1333 %-3−10.6→
8Max StrusCLE1333 %3−10.7→
9Mikal BridgesNYK1333 %13−15.8→
10Sam MerrillCLE1333 %-10−21.2→
11Alex CarusoOKC1425 %4−15.3→
12Devin VassellSAS1425 %3−18.7→
13Isaiah JoeOKC1425 %-4−11.0→
14Jared McCainOKC1425 %-7−18.4→
15Jaylin WilliamsOKC1425 %-4−13.3→
16Keldon JohnsonSAS1425 %-4−15.4→
17Ajay MitchellOKC22100 %1−24.5→
18Chet HolmgrenOKC2450 %18−15.4→
19Julian ChampagnieSAS2450 %-1−19.8→
20Dylan HarperSAS44100 %5−20.2→

Sans 5 matchs de référence, exclus : 1

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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