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Historique contre cet adversaire

Damian Lillard vs SAS

San Antonio Spurs · 39 matchs · 2012-11-10 → 2025-01-31

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 39 matchs sur 12 saisons : l’échantillon est solide.
  • 3.1 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 (38.3).
  • Irrégulier : de 18 à 63 TTFL selon les matchs.
  • Dont 5 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +3.1

Moyenne vs cet adversaire

38.3

+3.1

Médiane

37.0

Min – Max

18 – 63

Matchs ≥ 30

72%

Matchs ≥ 40

46%

Matchs < 20

3%

Minutes / match

35.5

Pts / Reb / Ast

26.6 / 4.2 / 7.0

Domicile / extérieur

À domicile

38.4

20 matchs

À l’extérieur

38.2

19 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2024/25Saison régulière240.033 – 47
2023/24Saison régulière251.541 – 62
2022/23Saison régulière347.326 – 62
2020/21Saison régulière248.046 – 50
2019/20Saison régulière332.028 – 37
2018/19Saison régulière445.336 – 51
2017/18Saison régulière229.520 – 39
2016/17Saison régulière237.022 – 52
2015/16Saison régulière334.731 – 42
2014/15Saison régulière440.029 – 59
2013/14Playoffs524.018 – 31
2013/14Saison régulière436.525 – 46
2012/13Saison régulière344.026 – 63

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

13.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

4 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

39 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-01-31Ext.37223733.0
2025-01-08Dom.35265847.0
2024-01-04Ext.392541041.0
2023-12-19Dom.35403462.0
2023-01-23Dom.313711262.0
2022-12-14Ext.36375854.0
2022-11-15Dom.402221126.0
2021-05-08Dom.31304850.0
2021-01-18Dom.36353646.0
2020-02-06Dom.—2621031.0
2019-11-16Ext.—226628.0
2019-10-28Ext.—289737.0
2019-03-16Ext.—346543.0
2019-02-07Dom.—242936.0
2018-12-02Ext.—3721051.0
2018-10-20Dom.—292951.0
2018-04-07Ext.—333539.0
2017-12-20Dom.—174320.0
2017-03-15Ext.—363452.0
2016-12-23Dom.—1651022.0
2016-03-17Ext.—233631.0
2015-11-16Ext.—277642.0
2015-11-11Dom.—226931.0
2015-02-25Dom.—187530.0
2015-01-16Ext.—232529.0
2014-12-19Ext.—433659.0
2014-12-15Dom.—2310642.0
2014-05-14Ext.PO—1721022.0
2014-05-12Dom.PO—254531.0
2014-05-10Dom.PO—213926.0
2014-05-08Ext.PO—195523.0
2014-05-06Ext.PO—174318.0
2014-03-12Ext.—235325.0
2014-02-19Dom.—314646.0
2014-01-17Ext.—215935.0
2013-11-02Dom.—257740.0
2013-03-08Ext.—353963.0
2012-12-13Dom.—297643.0
2012-11-10Dom.—203626.0

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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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