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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs ORL

Orlando Magic · 26 matchs · 2014-01-08 → 2026-10-21

Sa moyenne sur la période : 25.1Forme récente (L5) : 18.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 26 matchs sur 14 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (25.3 contre 25.1).
  • En froid : 18.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (25.3).
  • Irrégulier : de -3 à 60 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (27.4 contre 23.4 à domicile).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.1

Moyenne vs cet adversaire

25.3

+0.1

Médiane

24.0

Min – Max

-3 – 60

Matchs ≥ 30

38%

Matchs ≥ 40

15%

Matchs < 20

46%

Minutes / match

32.5

Pts / Reb / Ast

19.8 / 3.2 / 3.6

Domicile / extérieur

À domicile

23.4

14 matchs

À l’extérieur

27.4

12 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière129.029 – 29
2025/26Saison régulière417.34 – 40
2024/25Saison régulière111.011 – 11
2023/24Saison régulière238.524 – 53
2022/23Saison régulière221.516 – 27
2021/22Saison régulière226.518 – 35
2020/21Saison régulière119.019 – 19
2019/20Saison régulière254.048 – 60
2018/19Saison régulière225.015 – 35
2017/18Saison régulière230.024 – 36
2016/17Saison régulière233.030 – 36
2015/16Saison régulière227.016 – 38
2014/15Saison régulière27.5-3 – 18
2013/14Saison régulière13.03 – 3

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

15.6

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

15 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

26 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-21Ext.25192329.0
2026-04-01Ext.349137.0
2026-03-16Dom.329234.0
2026-01-06Dom.38276540.0
2025-11-01Dom.22135118.0
2025-03-13Dom.2392411.0
2024-04-03Dom.413610453.0
2024-03-21Ext.34183324.0
2023-02-27Dom.36182616.0
2023-01-20Ext.36235727.0
2022-03-09Dom.38324835.0
2022-01-17Ext.28161218.0
2021-03-26Ext.36225719.0
2020-03-02Ext.—415560.0
2019-12-20Dom.—317448.0
2018-11-28Dom.—156215.0
2018-10-25Ext.—222235.0
2017-12-15Ext.—202424.0
2017-11-15Dom.—244336.0
2017-02-23Ext.—220630.0
2017-01-13Dom.—263236.0
2016-03-12Dom.—181316.0
2015-12-18Ext.—272638.0
2015-03-20Ext.—150018.0
2015-01-10Dom.—000-3.0
2014-01-08Dom.—4203.0

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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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