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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs ATL

Atlanta Hawks · 20 matchs · 2014-03-05 → 2025-12-06

Sa moyenne sur la période : 25.2Forme récente (L5) : 18.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 20 matchs sur 13 saisons : l’échantillon est solide.
  • 5.2 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • En froid : 18.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (30.4).
  • Irrégulier : de 4 à 70 TTFL selon les matchs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +5.2

Moyenne vs cet adversaire

30.4

+5.2

Médiane

30.0

Min – Max

4 – 70

Matchs ≥ 30

60%

Matchs ≥ 40

20%

Matchs < 20

15%

Minutes / match

33.7

Pts / Reb / Ast

23.1 / 4.5 / 4.2

Domicile / extérieur

À domicile

29.3

12 matchs

À l’extérieur

32.0

8 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière250.030 – 70
2024/25Saison régulière130.030 – 30
2023/24Saison régulière223.520 – 27
2022/23Saison régulière231.022 – 40
2021/22Saison régulière130.030 – 30
2020/21Saison régulière224.520 – 29
2019/20Saison régulière238.030 – 46
2018/19Saison régulière144.044 – 44
2017/18Saison régulière226.516 – 37
2016/17Saison régulière235.533 – 38
2015/16Saison régulière132.032 – 32
2014/15Saison régulière14.04 – 4
2013/14Saison régulière110.010 – 10

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

15.6

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

14 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

20 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-12-06Dom.36280330.0
2025-11-25Dom.37465470.0
2024-12-02Ext.35296230.0
2024-03-10Ext.31204327.0
2023-11-04Dom.33131620.0
2023-02-07Dom.35216722.0
2022-11-05Ext.412910040.0
2022-03-20Ext.39254830.0
2021-05-03Ext.32205729.0
2021-01-16Dom.19160120.0
2020-02-29Ext.—355546.0
2019-11-10Dom.—238430.0
2019-01-26Dom.—28101044.0
2018-01-05Dom.—204637.0
2017-12-30Ext.—184216.0
2017-03-18Ext.—226538.0
2017-02-13Dom.—267533.0
2016-01-20Dom.—283332.0
2015-01-03Dom.—5004.0
2014-03-05Dom.—93310.0

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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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