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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs GSW

Golden State Warriors · 48 matchs · 2014-01-26 → 2026-03-21

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 48 matchs sur 13 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.7 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -2 à 58 TTFL selon les matchs.
  • Dont 13 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -1.7

Moyenne vs cet adversaire

23.5

-1.7

Médiane

23.0

Min – Max

-2 – 58

Matchs ≥ 30

35%

Matchs ≥ 40

15%

Matchs < 20

35%

Minutes / match

30.8

Pts / Reb / Ast

19.5 / 3.9 / 3.2

Domicile / extérieur

À domicile

24.3

22 matchs

À l’extérieur

22.9

26 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière219.59 – 30
2024/25Saison régulière18.08 – 8
2023/24Saison régulière328.322 – 39
2022/23Saison régulière423.510 – 32
2021/22Saison régulière210.0-2 – 22
2020/21Saison régulière237.535 – 40
2019/20Saison régulière228.515 – 42
2018/19Playoffs423.011 – 37
2018/19Saison régulière418.012 – 27
2017/18Saison régulière333.729 – 40
2016/17Playoffs426.81 – 58
2016/17Saison régulière429.09 – 44
2015/16Playoffs525.611 – 39
2015/16Saison régulière420.512 – 30
2014/15Saison régulière317.00 – 28
2013/14Saison régulière13.03 – 3

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

15.0

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

13 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

48 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-21Dom.29233530.0
2026-01-11Ext.2412049.0
2024-10-29Ext.315658.0
2024-04-12Ext.38285539.0
2024-01-10Ext.26143824.0
2023-10-30Dom.33196522.0
2023-03-28Ext.38151310.0
2023-03-03Ext.40256532.0
2022-11-21Dom.22153221.0
2022-11-04Dom.34208531.0
2022-04-10Dom.6011-2.0
2021-11-26Ext.39167422.0
2021-01-03Ext.38289540.0
2021-01-01Ext.34281435.0
2019-12-18Dom.—305342.0
2019-11-04Ext.—141615.0
2019-05-20Dom.PO—262737.0
2019-05-18Dom.PO—233522.0
2019-05-16Ext.PO—223522.0
2019-05-14Ext.PO—173111.0
2019-02-13Dom.—153216.0
2018-12-29Dom.—145112.0
2018-12-27Ext.—244327.0
2018-11-23Ext.—191517.0
2018-03-09Dom.—304140.0
2018-02-14Dom.—295232.0
2017-12-11Ext.—213229.0
2017-04-24Dom.PO—6511.0
2017-04-22Dom.PO—326042.0
2017-04-19Ext.PO—11526.0
2017-04-16Ext.PO—418158.0
2017-01-29Dom.—287344.0
2017-01-04Ext.—359543.0
2016-12-17Ext.—10329.0
2016-11-01Dom.—164220.0
2016-05-11Ext.PO—278539.0
2016-05-09Dom.PO—243223.0
2016-05-07Dom.PO—225431.0
2016-05-03Ext.PO—222224.0
2016-05-01Ext.PO—123311.0
2016-04-03Ext.—181217.0
2016-03-11Ext.—183223.0
2016-02-19Dom.—214730.0
2016-01-08Dom.—173312.0
2015-04-09Ext.—172123.0
2015-03-24Dom.—231228.0
2014-11-02Dom.—0010.0
2014-01-26Ext.—6213.0

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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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