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Historique contre cet adversaire

Cade Cunningham vs TOR

Toronto Raptors · 10 matchs · 2021-11-13 → 2026-03-15

Sa moyenne sur la période : 33.6Forme récente (L5) : 39.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 10 matchs sur 4 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (33.2 contre 33.6).
  • En forme : 39.0 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (33.2).
  • Irrégulier : de 12 à 54 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (37.5 contre 30.3 à l’extérieur).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.4

Moyenne vs cet adversaire

33.2

-0.4

Médiane

33.5

Min – Max

12 – 54

Matchs ≥ 30

50%

Matchs ≥ 40

40%

Matchs < 20

20%

Minutes / match

33.7

Pts / Reb / Ast

21.5 / 5.9 / 8.1

Domicile / extérieur

À domicile

37.5

4 matchs

À l’extérieur

30.3

6 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière248.545 – 52
2024/25Saison régulière230.014 – 46
2023/24Saison régulière332.021 – 54
2021/22Saison régulière326.312 – 38

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

13.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

5 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

10 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-15Ext.37333945.0
2026-02-11Ext.30287952.0
2025-01-11Dom.3722101746.0
2024-11-15Ext.361561014.0
2024-03-13Dom.28193621.0
2023-12-30Dom.383031254.0
2023-11-19Ext.27185421.0
2022-03-03Ext.382212538.0
2022-01-14Dom.33187529.0
2021-11-13Ext.33103412.0

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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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