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Historique contre cet adversaire

Domantas Sabonis vs LAL

Los Angeles Lakers · 22 matchs · 2016-10-30 → 2025-10-26

Sa moyenne sur la période : 32.8Forme récente (L5) : 33.2

Changer d’adversaire

La lecture

  • 22 matchs sur 10 saisons : l’échantillon est solide.
  • 5.2 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 1 à 63 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (42.3 contre 34.4 à domicile).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +5.2

Moyenne vs cet adversaire

38.0

+5.2

Médiane

41.0

Min – Max

1 – 63

Matchs ≥ 30

77%

Matchs ≥ 40

59%

Matchs < 20

14%

Minutes / match

35.1

Pts / Reb / Ast

16.7 / 12.3 / 6.1

Domicile / extérieur

À domicile

34.4

12 matchs

À l’extérieur

42.3

10 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière128.028 – 28
2024/25Saison régulière444.332 – 63
2023/24Saison régulière448.532 – 62
2022/23Saison régulière344.742 – 47
2021/22Saison régulière243.537 – 50
2020/21Saison régulière140.040 – 40
2019/20Saison régulière145.045 – 45
2018/19Saison régulière235.528 – 43
2017/18Saison régulière134.034 – 34
2016/17Saison régulière38.71 – 16

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

16.8

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

20 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

22 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-10-26Dom.311014328.0
2024-12-28Ext.261412732.0
2024-12-21Dom.371919540.0
2024-12-19Dom.381812942.0
2024-10-26Ext.3729121063.0
2024-03-13Dom.3817191052.0
2024-03-06Ext.3816201248.0
2023-11-15Ext.392916762.0
2023-10-29Dom.341215532.0
2023-01-07Dom.362512745.0
2022-12-21Dom.3713211247.0
2022-11-11Ext.322110642.0
2022-01-19Ext.3520121050.0
2021-11-24Dom.351412637.0
2021-03-12Ext.342014840.0
2019-12-17Dom.—2610445.0
2019-02-05Dom.—174428.0
2018-11-29Ext.—2015343.0
2018-01-19Ext.—1514134.0
2017-02-24Dom.—93216.0
2016-11-22Ext.—3439.0
2016-10-30Dom.—0001.0

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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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