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Historique contre cet adversaire

Ayo Dosunmu vs OKC

Seattle SuperSonics · 8 matchs · 2022-01-24 → 2026-03-15

Sa moyenne sur la période : 17.5Forme récente (L5) : 28.4

Changer d’adversaire

La lecture

  • 8 matchs sur 5 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (17.1 contre 17.5).
  • En forme : 28.4 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (17.1).
  • Irrégulier : de -4 à 43 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (25.3 contre 9.0 à domicile).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.4

Moyenne vs cet adversaire

17.1

-0.4

Médiane

15.0

Min – Max

-4 – 43

Matchs ≥ 30

13%

Matchs ≥ 40

13%

Matchs < 20

63%

Minutes / match

26.4

Pts / Reb / Ast

10.6 / 3.9 / 4.0

Domicile / extérieur

À domicile

9.0

4 matchs

À l’extérieur

25.3

4 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière128.028 – 28
2024/25Saison régulière1-4.0-4 – -4
2023/24Saison régulière213.510 – 17
2022/23Saison régulière27.01 – 13
2021/22Saison régulière236.029 – 43

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

14.2

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

8 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

8 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-15Ext.33184028.0
2024-10-26Dom.24356-4.0
2023-11-22Ext.21112217.0
2023-10-25Dom.980110.0
2023-01-13Dom.232421.0
2022-11-25Ext.2573413.0
2022-02-12Dom.42128929.0
2022-01-24Ext.35245843.0

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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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