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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs PHX

Phoenix Suns · 43 matchs · 2014-04-04 → 2026-01-23

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 43 matchs sur 13 saisons : l’échantillon est solide.
  • 3.6 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • En froid : 18.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (28.8).
  • Irrégulier : de -1 à 58 TTFL selon les matchs.
  • Dont 6 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +3.6

Moyenne vs cet adversaire

28.8

+3.6

Médiane

31.0

Min – Max

-1 – 58

Matchs ≥ 30

53%

Matchs ≥ 40

19%

Matchs < 20

21%

Minutes / match

36.4

Pts / Reb / Ast

21.0 / 4.1 / 4.6

Domicile / extérieur

À domicile

28.5

23 matchs

À l’extérieur

29.3

20 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière224.523 – 26
2024/25Saison régulière227.520 – 35
2023/24Saison régulière325.715 – 41
2022/23Saison régulière431.320 – 40
2021/22Playoffs627.213 – 38
2021/22Saison régulière435.325 – 48
2020/21Saison régulière137.037 – 37
2019/20Saison régulière437.532 – 46
2018/19Saison régulière234.526 – 43
2017/18Saison régulière331.321 – 39
2016/17Saison régulière444.334 – 58
2015/16Saison régulière324.312 – 42
2014/15Saison régulière47.81 – 20
2013/14Saison régulière1-1.0-1 – -1

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

19.6

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

29 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

43 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-01-23Dom.29214026.0
2025-12-29Dom.28173423.0
2025-02-27Ext.34194220.0
2024-12-05Dom.37253635.0
2024-04-07Ext.42314541.0
2024-04-01Dom.40155921.0
2024-01-19Dom.31134415.0
2022-12-17Ext.36272840.0
2022-12-11Dom.45294738.0
2022-12-09Dom.33187527.0
2022-10-28Ext.35172920.0
2022-04-28Dom.PO33163113.0
2022-04-26Ext.PO40218525.0
2022-04-24Dom.PO36189218.0
2022-04-22Dom.PO41304738.0
2022-04-19Ext.PO40238938.0
2022-04-17Ext.PO43258631.0
2022-03-15Dom.32215930.0
2022-02-25Ext.35326448.0
2021-11-10Ext.40184725.0
2021-10-23Dom.30283138.0
2021-05-13Ext.39271637.0
2020-03-10Dom.—226432.0
2020-03-06Ext.—253837.0
2019-12-30Dom.—252635.0
2019-12-16Ext.—307646.0
2019-03-09Dom.—263443.0
2019-01-24Ext.—203226.0
2018-02-24Ext.—213421.0
2018-01-16Dom.—273239.0
2017-10-28Dom.—235634.0
2017-04-01Dom.—295749.0
2017-03-12Ext.—264436.0
2016-11-08Dom.—336758.0
2016-11-02Ext.—244434.0
2015-12-11Ext.—262442.0
2015-10-31Dom.—155419.0
2015-10-30Ext.—164312.0
2015-03-30Dom.—4435.0
2015-03-27Ext.—6125.0
2015-02-05Dom.—124220.0
2015-01-21Ext.—2101.0
2014-04-04Dom.—000-1.0

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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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