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Historique contre cet adversaire

Bam Adebayo vs CHI

Chicago Bulls · 25 matchs · 2017-11-01 → 2026-02-01

Sa moyenne sur la période : 31.2Forme récente (L5) : 33.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 25 matchs sur 9 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (30.5 contre 31.2).
  • Irrégulier : de 3 à 53 TTFL selon les matchs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.6

Moyenne vs cet adversaire

30.5

-0.6

Médiane

32.0

Min – Max

3 – 53

Matchs ≥ 30

56%

Matchs ≥ 40

28%

Matchs < 20

20%

Minutes / match

33.0

Pts / Reb / Ast

16.6 / 7.9 / 3.5

Domicile / extérieur

À domicile

30.4

12 matchs

À l’extérieur

30.6

13 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière431.324 – 39
2024/25Saison régulière330.027 – 32
2023/24Saison régulière247.547 – 48
2022/23Saison régulière334.715 – 53
2021/22Saison régulière328.321 – 35
2020/21Saison régulière242.542 – 43
2019/20Saison régulière244.042 – 46
2018/19Saison régulière321.711 – 32
2017/18Saison régulière38.73 – 12

Contexte défensif

Poste

pivots

TTFL concédés à ce poste

17.1

Moyenne ligue

18.0

Rang défensif (1 = le plus dur)

15 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

25 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-02-01Dom.22209339.0
2026-01-31Dom.362111124.0
2026-01-29Ext.342012228.0
2025-11-21Ext.29187534.0
2025-04-09Ext.35186327.0
2025-03-08Dom.38226231.0
2025-02-04Ext.35238432.0
2023-11-20Ext.302311647.0
2023-11-18Ext.362410548.0
2023-03-18Ext.34237436.0
2022-12-20Dom.372712653.0
2022-10-19Dom.34129215.0
2022-04-02Ext.26167329.0
2022-02-28Dom.29157535.0
2021-11-27Ext.3397621.0
2021-04-26Dom.37236242.0
2021-04-24Dom.352061043.0
2019-12-08Dom.—2113646.0
2019-11-22Ext.—1614642.0
2019-01-30Dom.—137222.0
2019-01-19Ext.—51311.0
2018-11-23Ext.—1413232.0
2018-03-29Dom.—3003.0
2018-01-15Ext.—65011.0
2017-11-01Dom.—44012.0

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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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