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Historique contre cet adversaire

Jabari Smith Jr. vs MIN

Minnesota Timberwolves · 10 matchs · 2023-01-08 → 2026-04-10

Sa moyenne sur la période : 21.0Forme récente (L5) : 31.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 10 matchs sur 4 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (20.0 contre 21.0).
  • En forme : 31.0 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (20.0).
  • Irrégulier : de 4 à 40 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (23.8 contre 17.5 à domicile).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -1.0

Moyenne vs cet adversaire

20.0

-1.0

Médiane

23.0

Min – Max

4 – 40

Matchs ≥ 30

10%

Matchs ≥ 40

10%

Matchs < 20

40%

Minutes / match

36.3

Pts / Reb / Ast

13.3 / 7.1 / 1.8

Domicile / extérieur

À domicile

17.5

6 matchs

À l’extérieur

23.8

4 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière319.310 – 25
2024/25Saison régulière326.013 – 40
2023/24Saison régulière317.74 – 26
2022/23Saison régulière111.011 – 11

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

12.3

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

1 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

10 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-04-10Dom.40166223.0
2026-03-25Ext.481612125.0
2026-01-16Dom.3895210.0
2025-02-21Dom.38159225.0
2024-12-27Dom.43127113.0
2024-11-26Ext.38197340.0
2024-04-02Ext.36188326.0
2024-02-04Ext.193204.0
2024-01-05Dom.32169223.0
2023-01-08Dom.3296211.0

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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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