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Historique contre cet adversaire

Ajay Mitchell vs WAS

Washington Bullets · 3 matchs · 2024-12-23 → 2026-03-21

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 3 matchs sur 2 saisons : l’échantillon est solide.
  • 11.6 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Défense 10e de la ligue contre les G : 14.3 TTFL concédés (moyenne ligue 15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +11.6

Moyenne vs cet adversaire

28.0

+11.6

Médiane

25.0

Min – Max

22 – 37

Matchs ≥ 30

33%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

0%

Minutes / match

22.3

Pts / Reb / Ast

16.7 / 4.7 / 2.3

Domicile / extérieur

À domicile

31.0

2 matchs

À l’extérieur

22.0

1 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière223.522 – 25
2024/25Saison régulière137.037 – 37

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

14.3

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

10 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

3 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-21Ext.15141322.0
2025-10-30Dom.30201225.0
2024-12-23Dom.221612237.0

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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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