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Historique contre cet adversaire

Cade Cunningham vs SAS

San Antonio Spurs · 3 matchs · 2025-02-21 → 2026-03-05

Sa moyenne sur la période : 38.8Forme récente (L5) : 39.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 3 matchs sur 2 saisons : l’échantillon est solide.
  • 10.2 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • En forme : 39.0 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (28.7).
  • Irrégulier : de 16 à 39 TTFL selon les matchs.
  • Défense 4e de la ligue contre les G : 13.5 TTFL concédés (moyenne ligue 15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -10.2

Moyenne vs cet adversaire

28.7

-10.2

Médiane

31.0

Min – Max

16 – 39

Matchs ≥ 30

67%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

33%

Minutes / match

34.9

Pts / Reb / Ast

22.3 / 3.7 / 10.0

Domicile / extérieur

À domicile

16.0

1 matchs

À l’extérieur

35.0

2 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière223.516 – 31
2024/25Saison régulière139.039 – 39

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

13.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

4 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

3 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-05Ext.39264831.0
2026-02-23Dom.351661016.0
2025-02-21Ext.302511239.0

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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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