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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs PHI

Philadelphia 76ers · 22 matchs · 2014-12-26 → 2026-03-07

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 22 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (25.4 contre 26.1).
  • En froid : 18.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (25.4).
  • Irrégulier : de -4 à 67 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (31.8 contre 17.8 à l’extérieur).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.7

Moyenne vs cet adversaire

25.4

-0.7

Médiane

21.0

Min – Max

-4 – 67

Matchs ≥ 30

36%

Matchs ≥ 40

18%

Matchs < 20

45%

Minutes / match

33.4

Pts / Reb / Ast

20.2 / 3.5 / 3.7

Domicile / extérieur

À domicile

31.8

12 matchs

À l’extérieur

17.8

10 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière420.36 – 37
2024/25Saison régulière147.047 – 47
2023/24Saison régulière215.01 – 29
2022/23Saison régulière251.536 – 67
2021/22Saison régulière220.518 – 23
2019/20Saison régulière218.515 – 22
2018/19Saison régulière236.518 – 55
2017/18Saison régulière225.0-4 – 54
2016/17Saison régulière224.014 – 34
2015/16Saison régulière221.05 – 37
2014/15Saison régulière17.07 – 7

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

14.3

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

9 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

22 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-07Dom.32173720.0
2026-02-19Ext.30231537.0
2025-12-02Ext.2410346.0
2025-10-28Dom.40141718.0
2025-01-10Ext.35383347.0
2024-03-08Ext.2710411.0
2023-11-29Dom.28204529.0
2023-01-02Ext.39262636.0
2022-12-30Dom.35424567.0
2021-11-20Dom.37186523.0
2021-11-01Ext.40204318.0
2020-08-09Dom.—167422.0
2019-11-02Dom.—163115.0
2019-02-23Ext.—155418.0
2018-12-30Dom.—353355.0
2017-12-28Dom.—347454.0
2017-11-22Ext.—550-4.0
2017-03-09Dom.—234334.0
2017-01-20Ext.—164414.0
2016-03-26Dom.—252537.0
2016-01-16Ext.—13225.0
2014-12-26Dom.—8017.0

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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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