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Historique contre cet adversaire

Donovan Clingan vs MIL

Milwaukee Bucks · 4 matchs · 2025-01-04 → 2026-03-25

Sa moyenne sur la période : 22.0Forme récente (L5) : 25.2

Changer d’adversaire

La lecture

  • 4 matchs sur 2 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.5 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 8 à 40 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (26.5 contre 20.5 à l’extérieur).
  • Défense 29e de la ligue contre les C : 26.0 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (18.0).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +1.5

Moyenne vs cet adversaire

23.5

+1.5

Médiane

23.0

Min – Max

8 – 40

Matchs ≥ 30

50%

Matchs ≥ 40

25%

Matchs < 20

50%

Minutes / match

19.3

Pts / Reb / Ast

9.0 / 9.3 / 2.0

Domicile / extérieur

À domicile

26.5

2 matchs

À l’extérieur

20.5

2 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière236.533 – 40
2024/25Saison régulière210.58 – 13

Contexte défensif

Poste

pivots

TTFL concédés à ce poste

26.0

Moyenne ligue

18.0

Rang défensif (1 = le plus dur)

29 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

4 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-25Dom.251415340.0
2025-11-24Ext.271411433.0
2025-01-28Dom.1146113.0
2025-01-04Ext.144508.0

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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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