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Historique contre cet adversaire

Damian Lillard vs LAC

Los Angeles Clippers · 45 matchs · 2012-11-08 → 2025-02-20

Sa moyenne sur la période : 35.2Forme récente (L5) : 21.4

Changer d’adversaire

La lecture

  • 45 matchs sur 13 saisons : l’échantillon est solide.
  • 7.7 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • En froid : 21.4 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (27.5).
  • Irrégulier : de 1 à 64 TTFL selon les matchs.
  • Dont 6 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -7.7

Moyenne vs cet adversaire

27.5

-7.7

Médiane

25.0

Min – Max

1 – 64

Matchs ≥ 30

38%

Matchs ≥ 40

20%

Matchs < 20

31%

Minutes / match

35.9

Pts / Reb / Ast

20.9 / 4.4 / 5.8

Domicile / extérieur

À domicile

28.4

21 matchs

À l’extérieur

26.7

24 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2024/25Saison régulière238.025 – 51
2023/24Saison régulière260.060 – 60
2022/23Saison régulière131.031 – 31
2021/22Saison régulière323.33 – 36
2020/21Saison régulière217.011 – 23
2019/20Saison régulière319.717 – 25
2018/19Saison régulière439.829 – 64
2017/18Saison régulière434.825 – 50
2016/17Saison régulière326.71 – 41
2015/16Playoffs626.812 – 41
2015/16Saison régulière420.54 – 31
2014/15Saison régulière422.36 – 41
2013/14Saison régulière320.015 – 28
2012/13Saison régulière419.013 – 25

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

19.2

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

28 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

45 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-02-20Dom.33157725.0
2025-01-25Ext.4029101051.0
2024-03-10Ext.383571160.0
2024-03-04Dom.42414460.0
2023-03-19Dom.39217931.0
2021-11-09Ext.39275631.0
2021-10-29Dom.34254636.0
2021-10-25Ext.2812333.0
2021-04-06Ext.38114611.0
2020-12-30Ext.29205423.0
2020-08-08Dom.—223517.0
2019-12-03Ext.—162717.0
2019-11-07Ext.—226625.0
2019-03-12Ext.—2031237.0
2018-12-17Ext.—393664.0
2018-11-25Dom.—306429.0
2018-11-08Dom.—254429.0
2018-03-30Dom.—1771125.0
2018-03-18Ext.—230231.0
2018-01-30Ext.—284750.0
2017-10-26Dom.—252633.0
2016-12-12Ext.—245841.0
2016-11-09Ext.—8111.0
2016-10-27Dom.—2910338.0
2016-04-29Dom.PO—285741.0
2016-04-27Ext.PO—221525.0
2016-04-25Dom.PO—126615.0
2016-04-23Dom.PO—325241.0
2016-04-20Ext.PO—176312.0
2016-04-17Ext.PO—212827.0
2016-03-24Ext.—183822.0
2016-01-06Dom.—207925.0
2015-11-30Ext.—7204.0
2015-11-20Dom.—274731.0
2015-04-01Dom.—1831029.0
2015-03-04Ext.—51846.0
2015-01-14Dom.—153413.0
2014-11-08Ext.—257841.0
2014-04-16Dom.—90215.0
2014-02-12Ext.—211528.0
2013-12-26Dom.—145417.0
2013-04-16Ext.—123813.0
2013-01-27Ext.—162517.0
2013-01-26Dom.—200225.0
2012-11-08Dom.—162421.0

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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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