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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs DEN

Denver Nuggets · 50 matchs · 2014-01-23 → 2025-02-05

Sa moyenne sur la période : 25.3Forme récente (L5) : 18.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 50 matchs sur 12 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (25.5 contre 25.3).
  • En froid : 18.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (25.5).
  • Irrégulier : de 1 à 60 TTFL selon les matchs.
  • Dont 13 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.2

Moyenne vs cet adversaire

25.5

+0.2

Médiane

23.0

Min – Max

1 – 60

Matchs ≥ 30

32%

Matchs ≥ 40

16%

Matchs < 20

32%

Minutes / match

36.5

Pts / Reb / Ast

19.8 / 4.1 / 3.7

Domicile / extérieur

À domicile

26.6

24 matchs

À l’extérieur

24.5

26 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2024/25Saison régulière333.323 – 43
2023/24Saison régulière119.019 – 19
2022/23Saison régulière419.09 – 29
2021/22Saison régulière336.024 – 47
2020/21Playoffs626.521 – 31
2020/21Saison régulière227.523 – 32
2019/20Saison régulière415.86 – 22
2018/19Playoffs733.411 – 55
2018/19Saison régulière324.714 – 45
2017/18Saison régulière417.812 – 25
2016/17Saison régulière438.022 – 60
2015/16Saison régulière428.318 – 40
2014/15Saison régulière314.79 – 21
2013/14Saison régulière23.51 – 6

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

14.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

11 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

50 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-02-05Ext.28191323.0
2025-02-03Ext.35306543.0
2024-12-22Dom.39246934.0
2024-01-12Ext.30125719.0
2023-03-30Ext.38230329.0
2023-01-31Ext.39212726.0
2023-01-24Dom.36204412.0
2022-12-04Dom.347369.0
2022-03-06Ext.43245937.0
2021-11-23Dom.34323347.0
2021-11-14Ext.30212224.0
2021-06-03Dom.PO38214321.0
2021-06-01Ext.PO51187722.0
2021-05-29Dom.PO35214829.0
2021-05-27Dom.PO41229328.0
2021-05-24Ext.PO38216231.0
2021-05-22Ext.PO36216328.0
2021-05-16Dom.31242532.0
2021-04-21Dom.38149523.0
2020-08-06Ext.—136622.0
2020-02-04Ext.—202120.0
2019-12-12Ext.—152215.0
2019-10-23Dom.—12336.0
2019-05-12Ext.PO—379155.0
2019-05-09Dom.PO—306340.0
2019-05-07Ext.PO—124311.0
2019-05-05Dom.PO—295139.0
2019-05-03Dom.PO—418451.0
2019-05-01Ext.PO—206624.0
2019-04-29Ext.PO—164314.0
2019-04-07Dom.—96614.0
2019-01-13Ext.—183315.0
2018-11-30Dom.—334145.0
2018-04-09Ext.—167321.0
2018-01-22Ext.—122413.0
2017-12-22Dom.—153312.0
2017-11-13Dom.—172125.0
2017-03-28Dom.—395360.0
2016-12-15Ext.—233434.0
2016-11-13Dom.—213422.0
2016-10-29Ext.—2310336.0
2016-04-13Dom.—173521.0
2016-01-03Ext.—253734.0
2015-12-30Dom.—293440.0
2015-11-09Ext.—163218.0
2015-03-28Dom.—92014.0
2014-11-12Ext.—152121.0
2014-11-09Dom.—6039.0
2014-02-25Ext.—0101.0
2014-01-23Dom.—7106.0

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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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