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Historique contre cet adversaire

Damian Lillard vs MIL

Milwaukee Bucks · 18 matchs · 2013-01-19 → 2023-02-06

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 18 matchs sur 10 saisons : l’échantillon est solide.
  • 5.1 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 (30.1).
  • Irrégulier : de 10 à 47 TTFL selon les matchs.
  • Défense 30e de la ligue contre les G : 21.1 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -5.1

Moyenne vs cet adversaire

30.1

-5.1

Médiane

31.0

Min – Max

10 – 47

Matchs ≥ 30

56%

Matchs ≥ 40

33%

Matchs < 20

17%

Minutes / match

31.2

Pts / Reb / Ast

22.3 / 4.4 / 6.6

Domicile / extérieur

À domicile

31.2

10 matchs

À l’extérieur

28.8

8 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2022/23Saison régulière142.042 – 42
2020/21Saison régulière237.528 – 47
2019/20Saison régulière132.032 – 32
2018/19Saison régulière223.515 – 32
2017/18Saison régulière231.523 – 40
2016/17Saison régulière243.041 – 45
2015/16Saison régulière225.521 – 30
2014/15Saison régulière233.021 – 45
2013/14Saison régulière216.510 – 23
2012/13Saison régulière223.511 – 36

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

21.1

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

30 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

18 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2023-02-06Dom.32284542.0
2021-04-02Dom.34324547.0
2021-02-01Ext.27173728.0
2020-01-11Dom.—263532.0
2018-11-21Ext.—224532.0
2018-11-06Dom.—136315.0
2017-11-30Dom.—187723.0
2017-10-21Ext.—265440.0
2017-03-21Dom.—315741.0
2016-12-07Ext.—307645.0
2016-02-02Dom.—1451221.0
2015-12-07Ext.—235730.0
2015-01-31Ext.—195921.0
2014-12-17Dom.—293845.0
2014-03-18Dom.—201410.0
2013-11-20Ext.—196323.0
2013-03-19Ext.—831111.0
2013-01-19Dom.—2631036.0

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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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