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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs CHI

Chicago Bulls · 19 matchs · 2014-03-28 → 2025-11-22

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 19 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (26.1 contre 25.2).
  • En froid : 18.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (26.1).
  • Irrégulier : de 2 à 77 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (32.1 contre 19.4 à l’extérieur).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.9

Moyenne vs cet adversaire

26.1

+0.9

Médiane

30.0

Min – Max

2 – 77

Matchs ≥ 30

53%

Matchs ≥ 40

5%

Matchs < 20

32%

Minutes / match

33.4

Pts / Reb / Ast

20.0 / 3.5 / 4.4

Domicile / extérieur

À domicile

32.1

10 matchs

À l’extérieur

19.4

9 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière124.024 – 24
2024/25Saison régulière219.08 – 30
2022/23Saison régulière219.54 – 35
2021/22Saison régulière326.08 – 38
2020/21Saison régulière130.030 – 30
2019/20Saison régulière228.527 – 30
2018/19Saison régulière138.038 – 38
2017/18Saison régulière258.039 – 77
2016/17Saison régulière225.019 – 31
2015/16Saison régulière212.02 – 22
2013/14Saison régulière12.02 – 2

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

18.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

25 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

19 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-11-22Ext.27182324.0
2025-01-14Ext.298458.0
2024-10-23Dom.30232530.0
2022-11-16Dom.37234835.0
2022-11-09Ext.347454.0
2022-03-24Dom.33253632.0
2022-01-30Ext.36295438.0
2021-11-17Dom.389358.0
2021-01-05Dom.36265430.0
2019-11-29Dom.—207230.0
2019-11-25Ext.—213327.0
2019-01-09Dom.—243438.0
2018-01-31Dom.—505277.0
2018-01-01Ext.—326839.0
2016-12-05Ext.—242531.0
2016-11-15Dom.—174319.0
2016-02-27Ext.—6372.0
2015-11-24Dom.—182422.0
2014-03-28Ext.—0012.0

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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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