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Historique contre cet adversaire

Damian Lillard vs MEM

Vancouver Grizzlies · 43 matchs · 2013-01-04 → 2026-10-29

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.
  • 8.4 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 (26.7).
  • Irrégulier : de -2 à 70 TTFL selon les matchs.
  • Dont 5 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -8.4

Moyenne vs cet adversaire

26.7

-8.4

Médiane

26.0

Min – Max

-2 – 70

Matchs ≥ 30

37%

Matchs ≥ 40

19%

Matchs < 20

35%

Minutes / match

35.4

Pts / Reb / Ast

21.4 / 4.0 / 6.1

Domicile / extérieur

À domicile

26.6

22 matchs

À l’extérieur

26.7

21 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière1-2.0-2 – -2
2024/25Saison régulière27.5-2 – 17
2023/24Saison régulière126.026 – 26
2022/23Saison régulière170.070 – 70
2021/22Saison régulière329.723 – 43
2020/21Saison régulière327.725 – 31
2019/20Saison régulière233.028 – 38
2018/19Saison régulière427.012 – 36
2017/18Saison régulière328.710 – 47
2016/17Saison régulière332.018 – 45
2015/16Saison régulière426.811 – 41
2014/15Playoffs524.69 – 45
2014/15Saison régulière428.019 – 37
2013/14Saison régulière325.310 – 47
2012/13Saison régulière423.014 – 41

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

10.6

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

1 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

43 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-29Dom.30922-2.0
2025-02-02Dom.37153917.0
2024-10-31Ext.33426-2.0
2024-02-15Ext.35245726.0
2023-02-01Ext.404281070.0
2021-12-19Ext.38325543.0
2021-12-15Dom.38215423.0
2021-10-27Dom.322031023.0
2021-04-28Ext.31233531.0
2021-04-25Dom.37236525.0
2021-04-23Dom.37273527.0
2020-07-31Dom.—295938.0
2020-02-12Ext.—2051028.0
2019-04-03Dom.—2071032.0
2019-03-05Ext.—242828.0
2018-12-19Dom.—245436.0
2018-12-12Ext.—147312.0
2018-04-01Dom.—273947.0
2017-11-20Ext.—213429.0
2017-11-07Dom.—125610.0
2017-01-27Dom.—335645.0
2016-12-08Ext.—193218.0
2016-11-06Ext.—197733.0
2016-02-08Ext.—334541.0
2016-01-04Dom.—173716.0
2015-11-13Ext.—113711.0
2015-11-05Dom.—271539.0
2015-04-29Ext.PO—226322.0
2015-04-27Dom.PO—322745.0
2015-04-25Dom.PO—222929.0
2015-04-22Ext.PO—182118.0
2015-04-19Ext.PO—14839.0
2015-03-21Ext.—273737.0
2015-02-22Dom.—185719.0
2015-01-17Ext.—236624.0
2014-11-28Dom.—204932.0
2014-03-30Dom.—134519.0
2014-03-11Ext.—324747.0
2014-01-28Dom.—161310.0
2013-04-03Dom.—174615.0
2013-03-12Dom.—271741.0
2013-03-06Ext.—200422.0
2013-01-04Ext.—115814.0

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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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