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Historique contre cet adversaire

CJ McCollum vs SAC

Sacramento Kings · 36 matchs · 2014-10-31 → 2026-03-28

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 36 matchs sur 12 saisons : l’échantillon est solide.
  • 3.1 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 (29.2).
  • Irrégulier : de -1 à 61 TTFL selon les matchs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +3.1

Moyenne vs cet adversaire

29.2

+3.1

Médiane

28.0

Min – Max

-1 – 61

Matchs ≥ 30

44%

Matchs ≥ 40

36%

Matchs < 20

28%

Minutes / match

33.7

Pts / Reb / Ast

22.1 / 3.7 / 4.1

Domicile / extérieur

À domicile

29.0

17 matchs

À l’extérieur

29.4

19 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière129.029 – 29
2024/25Saison régulière441.010 – 61
2023/24Saison régulière344.329 – 54
2022/23Saison régulière321.09 – 42
2021/22Saison régulière429.59 – 49
2020/21Saison régulière245.537 – 54
2019/20Saison régulière430.321 – 50
2018/19Saison régulière25.52 – 9
2017/18Saison régulière417.50 – 38
2016/17Saison régulière337.725 – 48
2015/16Saison régulière435.321 – 58
2014/15Saison régulière2-1.0-1 – -1

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

16.6

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

21 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

36 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-28Dom.30224529.0
2025-02-13Dom.41437261.0
2025-02-12Dom.31143310.0
2025-02-08Ext.33316346.0
2024-12-12Dom.37363347.0
2024-04-11Ext.40314754.0
2024-01-07Ext.27307450.0
2023-12-04Ext.36172729.0
2023-04-04Dom.3512539.0
2023-03-06Ext.31144312.0
2023-02-05Dom.23242442.0
2022-04-05Ext.31234533.0
2022-03-02Dom.34176927.0
2021-11-24Ext.3613569.0
2021-10-20Dom.35346549.0
2021-01-13Ext.432871037.0
2021-01-09Ext.29373354.0
2020-03-07Dom.—194624.0
2019-12-04Dom.—334450.0
2019-11-12Ext.—245126.0
2019-10-25Ext.—192321.0
2019-01-14Ext.—6612.0
2019-01-01Ext.—16129.0
2018-02-27Dom.—11220.0
2018-02-09Ext.—112210.0
2017-11-18Dom.—253438.0
2017-11-17Ext.—193322.0
2016-12-28Dom.—202725.0
2016-12-20Ext.—362448.0
2016-11-11Dom.—311540.0
2016-04-05Ext.—303340.0
2016-03-28Dom.—162322.0
2016-01-26Dom.—181521.0
2015-12-27Ext.—3511958.0
2015-01-19Dom.—000-1.0
2014-10-31Ext.—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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