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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs LAL

Los Angeles Lakers · 45 matchs · 2014-03-03 → 2026-01-13

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 45 matchs sur 13 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (24.1 contre 25.2).
  • En froid : 18.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (24.1).
  • Irrégulier : de -3 à 50 TTFL selon les matchs.
  • Dont 5 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -1.1

Moyenne vs cet adversaire

24.1

-1.1

Médiane

26.0

Min – Max

-3 – 50

Matchs ≥ 30

40%

Matchs ≥ 40

9%

Matchs < 20

36%

Minutes / match

33.8

Pts / Reb / Ast

18.9 / 3.7 / 4.2

Domicile / extérieur

À domicile

24.9

21 matchs

À l’extérieur

23.5

24 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière122.022 – 22
2024/25Saison régulière113.013 – 13
2023/24Saison régulière424.88 – 35
2022/23Saison régulière428.39 – 37
2021/22Saison régulière526.40 – 46
2020/21Saison régulière225.525 – 26
2019/20Playoffs528.411 – 50
2019/20Saison régulière319.318 – 21
2018/19Saison régulière423.56 – 36
2017/18Saison régulière325.714 – 34
2016/17Saison régulière429.812 – 38
2015/16Saison régulière335.033 – 36
2014/15Saison régulière414.3-2 – 47
2013/14Saison régulière22.0-3 – 7

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

14.7

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

12 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

45 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-01-13Ext.27251322.0
2025-03-04Ext.25103513.0
2024-04-14Dom.34254733.0
2024-02-09Ext.30194323.0
2023-12-31Dom.36225935.0
2023-12-07Ext.259428.0
2023-03-14Dom.3713399.0
2023-02-15Ext.34226937.0
2023-02-04Dom.39232736.0
2022-11-02Ext.41229831.0
2022-04-01Ext.41327446.0
2022-03-27Dom.38184625.0
2022-02-27Ext.34225841.0
2022-02-02Ext.34158320.0
2021-11-06Dom.247550.0
2021-05-07Dom.39213425.0
2020-12-28Ext.372031126.0
2020-08-29Ext.PO—366750.0
2020-08-24Dom.PO—185229.0
2020-08-22Dom.PO—288436.0
2020-08-20Ext.PO—135311.0
2020-08-18Ext.PO—215016.0
2020-01-31Ext.—196519.0
2019-12-28Dom.—182418.0
2019-12-06Dom.—153521.0
2019-04-09Ext.—11136.0
2018-11-14Ext.—231426.0
2018-11-03Dom.—305436.0
2018-10-18Dom.—215126.0
2018-03-05Ext.—225534.0
2017-12-23Ext.—175314.0
2017-11-02Dom.—222529.0
2017-03-26Ext.—131312.0
2017-01-25Dom.—243438.0
2017-01-10Ext.—251434.0
2017-01-05Dom.—274735.0
2016-01-23Dom.—283336.0
2015-11-28Dom.—282136.0
2015-11-22Ext.—194533.0
2015-04-03Ext.—276347.0
2015-02-11Dom.—104212.0
2015-01-11Ext.—101-2.0
2015-01-05Dom.—2000.0
2014-04-01Ext.—000-3.0
2014-03-03Dom.—6007.0

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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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