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Historique contre cet adversaire

Isaiah Jackson vs LAC

Los Angeles Clippers · 4 matchs · 2022-01-31 → 2024-03-25

Sa moyenne sur la période : 14.1Forme récente (L5) : 21.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 4 matchs sur 3 saisons : l’échantillon est solide.
  • 6.9 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 2 à 43 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (34.5 contre 7.5 à l’extérieur).
  • Défense 5e de la ligue contre les F : 14.3 TTFL concédés (moyenne ligue 16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +6.9

Moyenne vs cet adversaire

21.0

+6.9

Médiane

19.5

Min – Max

2 – 43

Matchs ≥ 30

25%

Matchs ≥ 40

25%

Matchs < 20

50%

Minutes / match

18.0

Pts / Reb / Ast

12.8 / 3.8 / 0.5

Domicile / extérieur

À domicile

34.5

2 matchs

À l’extérieur

7.5

2 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2023/24Saison régulière214.02 – 26
2022/23Saison régulière113.013 – 13
2021/22Saison régulière143.043 – 43

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

14.3

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

5 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

4 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2024-03-25Ext.22102.0
2023-12-18Dom.25154226.0
2022-11-27Ext.1680013.0
2022-01-31Dom.292610043.0

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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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