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Historique contre cet adversaire

Dillon Brooks vs TOR

Toronto Raptors · 12 matchs · 2017-12-08 → 2025-02-09

Sa moyenne sur la période : 16.9Forme récente (L5) : 25.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 12 matchs sur 7 saisons : l’échantillon est solide.
  • 5.1 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 2 à 41 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (26.9 contre 15.4 à domicile).
  • Défense 5e de la ligue contre les G : 13.5 TTFL concédés (moyenne ligue 15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +5.1

Moyenne vs cet adversaire

22.1

+5.1

Médiane

21.5

Min – Max

2 – 41

Matchs ≥ 30

25%

Matchs ≥ 40

17%

Matchs < 20

42%

Minutes / match

32.8

Pts / Reb / Ast

17.4 / 4.0 / 2.1

Domicile / extérieur

À domicile

15.4

5 matchs

À l’extérieur

26.9

7 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2024/25Saison régulière232.023 – 41
2023/24Saison régulière220.010 – 30
2022/23Saison régulière141.041 – 41
2021/22Saison régulière217.517 – 18
2020/21Saison régulière222.020 – 24
2019/20Saison régulière125.025 – 25
2017/18Saison régulière28.02 – 14

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

13.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

5 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

12 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-02-09Dom.37197223.0
2024-12-22Ext.37276241.0
2024-02-09Ext.30202330.0
2024-02-02Dom.2465010.0
2022-12-29Ext.34253641.0
2021-11-30Ext.33174117.0
2021-11-24Dom.26202318.0
2021-05-08Ext.37143420.0
2021-02-08Dom.37225224.0
2020-08-09Ext.—256225.0
2018-02-04Ext.—125014.0
2017-12-08Dom.—2002.0

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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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