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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs MIL

Milwaukee Bucks · 24 matchs · 2014-03-18 → 2026-03-14

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 24 matchs sur 12 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (26.5 contre 25.2).
  • En froid : 18.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (26.5).
  • Irrégulier : de -4 à 60 TTFL selon les matchs.
  • Défense 30e de la ligue contre les G : 21.1 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +1.3

Moyenne vs cet adversaire

26.5

+1.3

Médiane

24.5

Min – Max

-4 – 60

Matchs ≥ 30

42%

Matchs ≥ 40

21%

Matchs < 20

33%

Minutes / match

31.3

Pts / Reb / Ast

19.9 / 3.2 / 4.4

Domicile / extérieur

À domicile

28.1

14 matchs

À l’extérieur

24.3

10 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière627.77 – 42
2023/24Saison régulière221.08 – 34
2022/23Saison régulière147.047 – 47
2021/22Saison régulière118.018 – 18
2020/21Saison régulière122.022 – 22
2019/20Saison régulière239.022 – 56
2018/19Saison régulière244.529 – 60
2017/18Saison régulière225.015 – 35
2016/17Saison régulière227.523 – 32
2015/16Saison régulière230.514 – 47
2014/15Saison régulière26.05 – 7
2013/14Saison régulière1-4.0-4 – -4

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

21.1

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

30 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

24 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-14Dom.27303242.0
2026-03-04Ext.29182831.0
2026-01-19Dom.24173325.0
2025-12-31Ext.32184424.0
2025-12-01Dom.36284537.0
2025-10-22Ext.299637.0
2024-03-28Dom.39257734.0
2024-01-27Ext.237148.0
2022-12-19Dom.41318947.0
2022-02-05Dom.27172618.0
2021-04-02Dom.36182722.0
2020-01-11Dom.—203522.0
2019-11-21Ext.—3761056.0
2018-11-21Ext.—221129.0
2018-11-06Dom.—404660.0
2017-11-30Dom.—156515.0
2017-10-21Ext.—263135.0
2017-03-21Dom.—212223.0
2016-12-07Ext.—233532.0
2016-02-02Dom.—304647.0
2015-12-07Ext.—172414.0
2015-01-31Ext.—5107.0
2014-12-17Dom.—3035.0
2014-03-18Dom.—000-4.0

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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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