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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs MIA

Miami Heat · 23 matchs · 2015-01-08 → 2026-10-28

Sa moyenne sur la période : 26.1Forme récente (L5) : 18.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 23 matchs sur 13 saisons : l’échantillon est solide.
  • 3.7 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -4 à 44 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (26.6 contre 18.4 à domicile).
  • Défense 24e de la ligue contre les G : 18.1 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -3.7

Moyenne vs cet adversaire

22.3

-3.7

Médiane

24.0

Min – Max

-4 – 44

Matchs ≥ 30

30%

Matchs ≥ 40

22%

Matchs < 20

35%

Minutes / match

30.8

Pts / Reb / Ast

18.7 / 3.2 / 3.7

Domicile / extérieur

À domicile

18.4

12 matchs

À l’extérieur

26.6

11 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière118.018 – 18
2025/26Saison régulière227.520 – 35
2024/25Saison régulière131.031 – 31
2023/24Saison régulière221.0-2 – 44
2022/23Saison régulière214.02 – 26
2021/22Saison régulière219.511 – 28
2020/21Saison régulière229.016 – 42
2019/20Saison régulière18.08 – 8
2018/19Saison régulière230.521 – 40
2017/18Saison régulière235.027 – 43
2016/17Saison régulière222.020 – 24
2015/16Saison régulière232.524 – 41
2014/15Saison régulière2-2.5-4 – -1

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

18.1

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

24 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

23 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-28Dom.20132118.0
2026-02-20Dom.27202120.0
2026-02-03Ext.26264235.0
2025-01-01Ext.34224531.0
2024-03-22Ext.35305744.0
2024-02-23Dom.15221-2.0
2023-01-22Ext.3713152.0
2023-01-18Dom.31212426.0
2022-02-10Dom.37157511.0
2022-01-19Ext.33243428.0
2021-04-11Dom.36176416.0
2021-03-25Ext.38351842.0
2020-02-09Dom.—13438.0
2019-02-05Dom.—335240.0
2018-10-27Ext.—197221.0
2018-03-12Dom.—172527.0
2017-12-13Ext.—283343.0
2017-03-19Ext.—184524.0
2016-12-03Dom.—174420.0
2016-04-02Dom.—242741.0
2015-12-20Ext.—203624.0
2015-03-18Ext.—400-1.0
2015-01-08Dom.—010-4.0

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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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