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Historique contre cet adversaire

Jalen Smith vs MIN

Minnesota Timberwolves · 10 matchs · 2021-02-28 → 2026-01-22

Sa moyenne sur la période : 14.8Forme récente (L5) : 18.4

Changer d’adversaire

La lecture

  • 10 matchs sur 6 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.8 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -2 à 33 TTFL selon les matchs.
  • Défense 1e de la ligue contre les F : 12.3 TTFL concédés (moyenne ligue 16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +1.8

Moyenne vs cet adversaire

16.6

+1.8

Médiane

20.5

Min – Max

-2 – 33

Matchs ≥ 30

10%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

50%

Minutes / match

17.0

Pts / Reb / Ast

9.5 / 4.2 / 0.7

Domicile / extérieur

À domicile

16.6

7 matchs

À l’extérieur

16.7

3 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière226.525 – 28
2024/25Saison régulière219.014 – 24
2023/24Saison régulière127.027 – 27
2022/23Saison régulière11.01 – 1
2021/22Saison régulière225.017 – 33
2020/21Saison régulière2-1.5-2 – -1

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
2026-01-22Ext.27174028.0
2025-12-29Dom.26126125.0
2025-02-05Ext.15145124.0
2024-11-07Dom.1696014.0
2024-03-07Dom.20142427.0
2022-11-23Dom.222311.0
2022-02-13Dom.231712033.0
2022-01-28Dom.16104017.0
2021-03-19Dom.2000-1.0
2021-02-28Ext.3000-2.0

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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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