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Historique contre cet adversaire

Damian Lillard vs POR

Portland Trail Blazers · 4 matchs · 2023-11-26 → 2025-01-28

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 4 matchs sur 2 saisons : l’échantillon est solide.
  • 6.2 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 (29.0).
  • Défense 3e de la ligue contre les G : 11.9 TTFL concédés (moyenne ligue 15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -6.2

Moyenne vs cet adversaire

29.0

-6.2

Médiane

28.0

Min – Max

20 – 40

Matchs ≥ 30

25%

Matchs ≥ 40

25%

Matchs < 20

0%

Minutes / match

38.1

Pts / Reb / Ast

23.0 / 4.0 / 5.8

Domicile / extérieur

À domicile

30.0

2 matchs

À l’extérieur

28.0

2 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2024/25Saison régulière224.520 – 29
2023/24Saison régulière233.527 – 40

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

11.9

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

3 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

4 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-01-28Ext.38203629.0
2025-01-04Dom.37162620.0
2024-01-31Ext.40256727.0
2023-11-26Dom.37315440.0

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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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