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Historique contre cet adversaire

Ausar Thompson vs UTA

Utah Jazz · 6 matchs · 2023-12-21 → 2025-12-26

Sa moyenne sur la période : 19.1Forme récente (L5) : 21.2

Changer d’adversaire

La lecture

  • 6 matchs sur 3 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (19.5 contre 19.1).
  • Irrégulier : de 3 à 42 TTFL selon les matchs.
  • Défense 27e de la ligue contre les G : 19.1 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.4

Moyenne vs cet adversaire

19.5

+0.4

Médiane

13.5

Min – Max

3 – 42

Matchs ≥ 30

33%

Matchs ≥ 40

17%

Matchs < 20

67%

Minutes / match

21.1

Pts / Reb / Ast

10.2 / 4.3 / 2.5

Domicile / extérieur

À domicile

19.3

3 matchs

À l’extérieur

19.7

3 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière223.514 – 33
2024/25Saison régulière227.012 – 42
2023/24Saison régulière28.03 – 13

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

19.1

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

27 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

6 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-12-26Ext.1686014.0
2025-11-05Dom.31187433.0
2025-03-03Ext.30176542.0
2024-12-19Dom.2092412.0
2024-01-03Ext.112313.0
2023-12-21Dom.1972113.0

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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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