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Historique contre cet adversaire

Dillon Brooks vs MIN

Minnesota Timberwolves · 26 matchs · 2017-12-04 → 2025-12-08

Sa moyenne sur la période : 17.6Forme récente (L5) : 25.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 26 matchs sur 8 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (17.1 contre 17.6).
  • En forme : 25.0 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (17.1).
  • Irrégulier : de -5 à 47 TTFL selon les matchs.
  • Dont 6 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.5

Moyenne vs cet adversaire

17.1

-0.5

Médiane

16.0

Min – Max

-5 – 47

Matchs ≥ 30

19%

Matchs ≥ 40

4%

Matchs < 20

62%

Minutes / match

31.2

Pts / Reb / Ast

15.4 / 3.0 / 1.9

Domicile / extérieur

À domicile

19.0

11 matchs

À l’extérieur

15.7

15 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière218.010 – 26
2024/25Saison régulière322.018 – 30
2023/24Saison régulière26.01 – 11
2022/23Saison régulière413.59 – 23
2021/22Playoffs615.3-5 – 31
2020/21Saison régulière312.04 – 24
2019/20Saison régulière339.735 – 47
2017/18Saison régulière310.0-3 – 19

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

15.7

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

17 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

26 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-12-08Ext.31182210.0
2025-11-21Dom.37225126.0
2025-02-21Dom.3086218.0
2025-02-06Ext.34153118.0
2024-11-26Ext.41223230.0
2024-04-02Ext.295111.0
2024-02-04Ext.2872311.0
2023-02-10Dom.146119.0
2023-01-27Ext.37174113.0
2022-11-30Ext.3412639.0
2022-11-11Dom.33214023.0
2022-04-29Ext.PO32233231.0
2022-04-26Dom.PO36844-5.0
2022-04-23Ext.PO34242127.0
2022-04-21Ext.PO3711425.0
2022-04-19Dom.PO269145.0
2022-04-16Dom.PO35241129.0
2021-05-05Ext.25164324.0
2021-04-02Dom.2412308.0
2021-01-13Ext.289264.0
2020-01-07Dom.—283035.0
2019-12-01Ext.—262337.0
2019-11-06Dom.—314247.0
2018-04-09Ext.—154419.0
2018-03-26Ext.—211-3.0
2017-12-04Dom.—94014.0

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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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