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Historique contre cet adversaire

Ajay Mitchell vs CLE

Cleveland Cavaliers · 2 matchs · 2026-01-19 → 2026-11-02

Sa moyenne sur la période : 22.2Forme récente (L5) : 31.8

Changer d’adversaire

La lecture

  • 2 match seulement contre cet adversaire : échantillon trop mince pour conclure.
  • 2.2 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • En forme : 31.8 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (20.0).
  • Défense 23e de la ligue contre les G : 17.3 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -2.2

Moyenne vs cet adversaire

20.0

-2.2

Médiane

20.0

Min – Max

12 – 28

Matchs ≥ 30

0%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

50%

Minutes / match

30.3

Pts / Reb / Ast

12.5 / 3.5 / 5.0

Domicile / extérieur

À domicile

—

0 matchs

À l’extérieur

20.0

2 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière128.028 – 28
2025/26Saison régulière112.012 – 12

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

17.3

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

23 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

2 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-11-02Ext.35205128.0
2026-01-19Ext.2552912.0

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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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