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Historique contre cet adversaire

Damian Lillard vs LAL

Los Angeles Lakers · 43 matchs · 2012-10-31 → 2026-10-27

Sa moyenne sur la période : 35.1Forme récente (L5) : 21.4

Changer d’adversaire

La lecture

  • 43 matchs sur 14 saisons : l’échantillon est solide.
  • 4.5 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • En froid : 21.4 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (39.6).
  • Irrégulier : de 6 à 80 TTFL selon les matchs.
  • Dont 4 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +4.5

Moyenne vs cet adversaire

39.6

+4.5

Médiane

41.0

Min – Max

6 – 80

Matchs ≥ 30

72%

Matchs ≥ 40

53%

Matchs < 20

9%

Minutes / match

36.8

Pts / Reb / Ast

27.8 / 4.4 / 6.8

Domicile / extérieur

À domicile

40.7

22 matchs

À l’extérieur

38.5

21 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière129.029 – 29
2024/25Saison régulière142.042 – 42
2023/24Saison régulière233.025 – 41
2022/23Saison régulière347.734 – 59
2021/22Saison régulière225.020 – 30
2020/21Saison régulière351.345 – 63
2019/20Playoffs432.315 – 49
2019/20Saison régulière356.043 – 80
2018/19Saison régulière440.030 – 50
2017/18Saison régulière251.551 – 52
2016/17Saison régulière429.826 – 34
2015/16Saison régulière347.339 – 55
2014/15Saison régulière441.827 – 64
2013/14Saison régulière337.319 – 52
2012/13Saison régulière429.86 – 56

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

14.7

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

12 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

43 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-27Ext.31215429.0
2025-03-13Dom.342261042.0
2024-03-26Dom.49275825.0
2024-03-08Ext.382851241.0
2023-02-13Dom.34406559.0
2023-01-22Dom.402461034.0
2022-10-23Ext.34415250.0
2021-12-31Ext.32184720.0
2021-11-06Dom.31253630.0
2021-05-07Dom.39384763.0
2021-02-26Ext.42353745.0
2020-12-28Ext.36314546.0
2020-08-24Dom.PO—111415.0
2020-08-22Dom.PO—345749.0
2020-08-20Ext.PO—183117.0
2020-08-18Ext.PO—345548.0
2020-01-31Ext.—4891080.0
2019-12-28Dom.—312945.0
2019-12-06Dom.—297843.0
2019-04-09Ext.—204830.0
2018-11-14Ext.—3181150.0
2018-11-03Dom.—304441.0
2018-10-18Dom.—286439.0
2018-03-05Ext.—395652.0
2017-11-02Dom.—326551.0
2017-03-26Ext.—227529.0
2017-01-25Dom.—244230.0
2017-01-10Ext.—208626.0
2017-01-05Dom.—2151034.0
2016-01-23Dom.—361555.0
2015-11-28Dom.—294739.0
2015-11-22Ext.—3061348.0
2015-04-03Ext.—203529.0
2015-02-11Dom.—151827.0
2015-01-11Ext.—343747.0
2015-01-05Dom.—396564.0
2014-04-01Ext.—342852.0
2014-03-03Dom.—205519.0
2013-12-01Ext.—265941.0
2013-04-10Dom.—381956.0
2013-02-22Ext.—193722.0
2012-12-28Ext.—11246.0
2012-10-31Dom.—2331135.0

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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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