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Historique contre cet adversaire

Andrew Nembhard vs MIA

Miami Heat · 13 matchs · 2022-11-04 → 2026-10-30

Sa moyenne sur la période : 18.5Forme récente (L5) : 26.4

Changer d’adversaire

La lecture

  • 13 matchs sur 5 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.5 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • En forme : 26.4 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (20.0).
  • Irrégulier : de 4 à 55 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (25.6 contre 16.5 à l’extérieur).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +1.5

Moyenne vs cet adversaire

20.0

+1.5

Médiane

19.0

Min – Max

4 – 55

Matchs ≥ 30

15%

Matchs ≥ 40

8%

Matchs < 20

54%

Minutes / match

30.1

Pts / Reb / Ast

11.8 / 3.1 / 7.0

Domicile / extérieur

À domicile

25.6

5 matchs

À l’extérieur

16.5

8 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière134.034 – 34
2025/26Saison régulière334.724 – 55
2024/25Saison régulière220.516 – 25
2023/24Saison régulière310.75 – 19
2022/23Saison régulière412.34 – 25

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

18.1

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

24 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

13 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-30Ext.30222934.0
2026-03-29Dom.361531025.0
2026-01-10Dom.29296955.0
2025-12-27Ext.341531624.0
2025-02-28Ext.37931125.0
2025-01-02Ext.2966616.0
2024-04-07Dom.25102219.0
2023-12-02Ext.2341118.0
2023-11-30Ext.222155.0
2023-02-08Ext.28101110.0
2022-12-23Ext.34104310.0
2022-12-12Dom.34185225.0
2022-11-04Dom.284364.0

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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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