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Historique contre cet adversaire

Devin Booker vs UTA

Utah Jazz · 35 matchs · 2015-12-21 → 2026-03-28

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 35 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • 2.6 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 1 à 83 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (38.6 contre 34.2 à domicile).
  • Défense 27e de la ligue contre les G : 19.1 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +2.6

Moyenne vs cet adversaire

36.5

+2.6

Médiane

36.0

Min – Max

1 – 83

Matchs ≥ 30

66%

Matchs ≥ 40

40%

Matchs < 20

17%

Minutes / match

37.7

Pts / Reb / Ast

27.1 / 4.4 / 5.1

Domicile / extérieur

À domicile

34.2

17 matchs

À l’extérieur

38.6

18 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière350.345 – 60
2024/25Saison régulière452.045 – 67
2023/24Saison régulière242.537 – 48
2022/23Saison régulière350.036 – 78
2021/22Saison régulière445.831 – 66
2020/21Saison régulière337.334 – 44
2019/20Saison régulière231.526 – 37
2018/19Saison régulière344.012 – 83
2017/18Saison régulière417.86 – 31
2016/17Saison régulière324.322 – 26
2015/16Saison régulière412.31 – 23

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

19.1

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

27 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

35 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-28Dom.27263845.0
2025-10-31Dom.39366960.0
2025-10-27Ext.443451046.0
2025-02-07Dom.494761167.0
2025-01-11Dom.36345450.0
2024-12-13Ext.38342845.0
2024-11-12Ext.34312446.0
2023-11-19Ext.40265837.0
2023-11-17Ext.322441548.0
2023-03-27Ext.34247536.0
2022-11-26Dom.392711736.0
2022-11-18Ext.414981078.0
2022-04-08Ext.38334343.0
2022-02-27Dom.40307743.0
2022-01-26Ext.404312466.0
2022-01-24Dom.38337331.0
2021-04-30Dom.29313244.0
2021-04-07Dom.44354334.0
2020-12-31Ext.35253734.0
2020-02-24Ext.—2441037.0
2019-10-28Dom.—213026.0
2019-04-03Dom.—80112.0
2019-03-25Ext.—594483.0
2019-03-13Dom.—274637.0
2018-03-15Ext.—12526.0
2018-02-14Ext.—285331.0
2018-02-02Dom.—184613.0
2017-10-25Dom.—177321.0
2017-01-16Dom.—250122.0
2016-12-31Ext.—203125.0
2016-12-06Ext.—212126.0
2016-04-03Dom.—142718.0
2016-03-17Ext.—7331.0
2016-02-06Dom.—183123.0
2015-12-21Ext.—6007.0

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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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