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Historique contre cet adversaire

Devin Booker vs CHI

Chicago Bulls · 20 matchs · 2015-11-18 → 2026-04-05

Sa moyenne sur la période : 33.9Forme récente (L5) : 34.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 20 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • 5.4 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • En froid : 34.0 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (39.3).
  • Irrégulier : de 12 à 84 TTFL selon les matchs.
  • Défense 25e de la ligue contre les G : 18.5 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +5.4

Moyenne vs cet adversaire

39.3

+5.4

Médiane

39.0

Min – Max

12 – 84

Matchs ≥ 30

65%

Matchs ≥ 40

50%

Matchs < 20

10%

Minutes / match

35.3

Pts / Reb / Ast

28.1 / 4.0 / 4.7

Domicile / extérieur

À domicile

40.2

10 matchs

À l’extérieur

38.4

10 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière237.535 – 40
2024/25Saison régulière251.045 – 57
2023/24Saison régulière124.024 – 24
2022/23Saison régulière269.054 – 84
2021/22Saison régulière248.040 – 56
2020/21Saison régulière244.522 – 67
2019/20Saison régulière138.038 – 38
2018/19Saison régulière225.524 – 27
2017/18Saison régulière232.016 – 48
2016/17Saison régulière235.531 – 40
2015/16Saison régulière219.012 – 26

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

18.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

25 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

20 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-04-05Ext.36303440.0
2026-03-05Dom.32276235.0
2025-03-19Dom.36414757.0
2025-02-22Ext.38294845.0
2024-01-22Dom.41164524.0
2023-03-03Ext.36355654.0
2022-11-30Dom.31514684.0
2022-03-18Dom.32284340.0
2022-02-07Ext.38384556.0
2021-03-31Dom.35454467.0
2021-02-26Ext.35222522.0
2020-02-22Ext.—295538.0
2019-03-18Dom.—258727.0
2018-11-21Ext.—232624.0
2017-11-28Ext.—338448.0
2017-11-19Dom.—151616.0
2017-02-24Ext.—273231.0
2017-02-10Dom.—275440.0
2015-12-07Ext.—143526.0
2015-11-18Dom.—61012.0

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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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