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19joueurs23carottes2026-05-24 → 2026-05-30
Carottes par joueur sur la période
#Joueur Équipe Carottes Matchs Taux Pire Date du pireÉcart max Actions
1Alex CarusoOKC2450 %4−15.3→
2Chet HolmgrenOKC2450 %10−18.6→
3De'Aaron FoxSAS2450 %9−15.3→
4Dylan HarperSAS2450 %9−14.7→
5Jalen BrunsonNYK11100 %19−20.2→
6Jalen WilliamsOKC11100 %-2−33.0→
7James HardenCLE11100 %12−13.1→
8Jarrett AllenCLE11100 %14−13.2→
9Jordan ClarksonNYK11100 %-3−10.6→
10Max StrusCLE11100 %3−10.7→
11Mikal BridgesNYK11100 %13−15.8→
12Devin VassellSAS1425 %3−18.7→
13Isaiah HartensteinOKC1425 %11−10.9→
14Jared McCainOKC1425 %-7−18.4→
15Jaylin WilliamsOKC1425 %-4−13.3→
16Julian ChampagnieSAS1425 %-1−19.8→
17Keldon JohnsonSAS1425 %-4−15.4→
18Luguentz DortOKC1425 %-7−13.7→
19Shai Gilgeous-AlexanderOKC1425 %10−29.7→

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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