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Historique contre cet adversaire

Brandon Miller vs PHI

Philadelphia 76ers · 10 matchs · 2023-12-16 → 2026-10-31

Sa moyenne sur la période : 23.8Forme récente (L5) : 30.4

Changer d’adversaire

La lecture

  • 10 matchs sur 4 saisons : l’échantillon est solide.
  • 2.0 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -1 à 58 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (32.3 contre 10.7 à l’extérieur).
  • Défense 8e de la ligue contre les F : 15.0 TTFL concédés (moyenne ligue 16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +2.0

Moyenne vs cet adversaire

25.8

+2.0

Médiane

30.0

Min – Max

-1 – 58

Matchs ≥ 30

50%

Matchs ≥ 40

20%

Matchs < 20

40%

Minutes / match

29.1

Pts / Reb / Ast

19.8 / 4.8 / 2.3

Domicile / extérieur

À domicile

32.3

7 matchs

À l’extérieur

10.7

3 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière131.031 – 31
2025/26Saison régulière332.7-1 – 58
2024/25Saison régulière327.016 – 36
2023/24Saison régulière316.04 – 31

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

15.0

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

8 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

10 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-31Dom.33245531.0
2026-03-28Dom.34298041.0
2026-01-26Dom.27308258.0
2025-10-25Ext.9401-1.0
2024-12-16Dom.31124416.0
2024-12-03Dom.37343136.0
2024-11-10Ext.41227229.0
2024-03-16Ext.156214.0
2024-01-20Dom.35237331.0
2023-12-16Dom.29144413.0

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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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