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Historique contre cet adversaire

De'Andre Hunter vs MIA

Miami Heat · 27 matchs · 2019-10-29 → 2025-11-12

Sa moyenne sur la période : 19.4Forme récente (L5) : 19.2

Changer d’adversaire

La lecture

  • 27 matchs sur 6 saisons : l’échantillon est solide.
  • 3.5 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -7 à 56 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (25.2 contre 20.8 à domicile).
  • Dont 9 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +3.5

Moyenne vs cet adversaire

22.9

+3.5

Médiane

24.0

Min – Max

-7 – 56

Matchs ≥ 30

33%

Matchs ≥ 40

7%

Matchs < 20

33%

Minutes / match

30.9

Pts / Reb / Ast

16.4 / 4.0 / 1.8

Domicile / extérieur

À domicile

20.8

14 matchs

À l’extérieur

25.2

13 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière230.029 – 31
2024/25Playoffs420.30 – 38
2024/25Saison régulière233.024 – 42
2023/24Saison régulière222.011 – 33
2022/23Saison régulière423.317 – 26
2021/22Playoffs528.012 – 56
2021/22Saison régulière416.8-7 – 32
2019/20Saison régulière417.0-3 – 39

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

19.1

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

26 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

27 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-11-12Ext.28216231.0
2025-11-10Ext.35234429.0
2025-04-28Ext.PO21191127.0
2025-04-26Ext.PO28214338.0
2025-04-23Dom.PO23123016.0
2025-04-20Dom.PO160310.0
2025-03-05Dom.24165224.0
2024-12-28Dom.29265242.0
2024-04-09Dom.472311333.0
2023-11-11Dom.36105211.0
2023-03-06Ext.36144417.0
2023-03-04Ext.30173226.0
2023-01-16Dom.33154424.0
2022-11-27Dom.35183226.0
2022-04-26Ext.PO433511256.0
2022-04-24Dom.PO30243134.0
2022-04-22Dom.PO32170012.0
2022-04-19Ext.PO35162016.0
2022-04-17Ext.PO35143022.0
2022-04-08Ext.25210-7.0
2022-01-21Dom.351310321.0
2022-01-14Ext.30200232.0
2022-01-12Dom.24151021.0
2020-02-20Dom.—176230.0
2019-12-10Ext.—284339.0
2019-10-31Dom.—431-3.0
2019-10-29Ext.—4322.0

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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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