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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs CHA

Charlotte Hornets · 24 matchs · 2014-03-22 → 2026-10-23

Sa moyenne sur la période : 25.1Forme récente (L5) : 18.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 24 matchs sur 14 saisons : l’échantillon est solide.
  • 2.5 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 3 à 42 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (26.9 contre 19.6 à l’extérieur).
  • Défense 22e de la ligue contre les G : 17.2 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -2.5

Moyenne vs cet adversaire

22.6

-2.5

Médiane

24.0

Min – Max

3 – 42

Matchs ≥ 30

21%

Matchs ≥ 40

4%

Matchs < 20

38%

Minutes / match

31.7

Pts / Reb / Ast

18.3 / 3.4 / 3.9

Domicile / extérieur

À domicile

26.9

10 matchs

À l’extérieur

19.6

14 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière115.015 – 15
2025/26Saison régulière421.317 – 29
2024/25Saison régulière13.03 – 3
2023/24Saison régulière229.523 – 36
2022/23Saison régulière224.522 – 27
2021/22Saison régulière230.026 – 34
2020/21Saison régulière125.025 – 25
2019/20Saison régulière137.037 – 37
2018/19Saison régulière222.53 – 42
2017/18Saison régulière229.025 – 33
2016/17Saison régulière223.018 – 28
2015/16Saison régulière221.017 – 25
2014/15Saison régulière17.07 – 7
2013/14Saison régulière112.012 – 12

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

17.2

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

22 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

24 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-23Ext.22131215.0
2026-02-11Ext.32176821.0
2026-02-07Dom.28121318.0
2025-12-23Ext.33146417.0
2025-10-26Dom.30246529.0
2025-01-25Ext.239233.0
2024-01-17Dom.29225636.0
2023-12-15Ext.35195423.0
2023-03-23Dom.36202322.0
2022-10-21Ext.32216227.0
2022-03-21Ext.34270634.0
2021-10-31Ext.38252826.0
2021-04-18Ext.40226625.0
2020-01-13Dom.—274437.0
2019-03-03Ext.—6263.0
2019-01-11Dom.—306242.0
2018-02-08Dom.—224325.0
2017-12-16Ext.—252333.0
2017-01-31Dom.—182428.0
2017-01-18Ext.—182118.0
2016-01-29Dom.—175525.0
2015-11-15Ext.—162417.0
2014-11-11Dom.—4217.0
2014-03-22Ext.—123012.0

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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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