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Historique contre cet adversaire

De'Andre Hunter vs OKC

Seattle SuperSonics · 4 matchs · 2020-01-24 → 2026-01-19

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 4 matchs sur 4 saisons : l’échantillon est solide.
  • 6.4 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • En forme : 19.2 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (13.0).
  • Irrégulier : de -2 à 26 TTFL selon les matchs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -6.4

Moyenne vs cet adversaire

13.0

-6.4

Médiane

14.0

Min – Max

-2 – 26

Matchs ≥ 30

0%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

50%

Minutes / match

29.5

Pts / Reb / Ast

13.3 / 4.5 / 0.3

Domicile / extérieur

À domicile

21.0

1 matchs

À l’extérieur

10.3

3 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière121.021 – 21
2023/24Saison régulière1-2.0-2 – -2
2021/22Saison régulière126.026 – 26
2019/20Saison régulière17.07 – 7

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

15.6

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

11 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

4 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-01-19Dom.26169121.0
2023-11-06Ext.33820-2.0
2022-03-30Ext.30195026.0
2020-01-24Ext.—10207.0

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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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