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Historique contre cet adversaire

Ajay Mitchell vs GSW

Golden State Warriors · 5 matchs · 2024-11-10 → 2026-01-02

Sa moyenne sur la période : 16.4Forme récente (L5) : 31.8

Changer d’adversaire

La lecture

  • 5 matchs sur 2 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (15.6 contre 16.4).
  • En forme : 31.8 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (15.6).
  • Irrégulier : de -6 à 24 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (20.5 contre 12.3 à l’extérieur).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.8

Moyenne vs cet adversaire

15.6

-0.8

Médiane

21.0

Min – Max

-6 – 24

Matchs ≥ 30

0%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

40%

Minutes / match

25.0

Pts / Reb / Ast

10.4 / 2.4 / 2.4

Domicile / extérieur

À domicile

20.5

2 matchs

À l’extérieur

12.3

3 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière322.321 – 24
2024/25Saison régulière25.5-6 – 17

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

15.0

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

13 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

5 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-01-02Ext.25112622.0
2025-12-02Ext.32104321.0
2025-11-11Dom.31173224.0
2024-11-27Ext.16210-6.0
2024-11-10Dom.21122117.0

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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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