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Historique contre cet adversaire

James Harden vs DAL

Dallas Mavericks · 76 matchs · 2009-12-16 → 2026-03-15

Sa moyenne sur la période : 36.6Forme récente (L5) : 25.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 76 matchs sur 17 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (35.8 contre 36.6).
  • En froid : 25.0 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (35.8).
  • Irrégulier : de 3 à 91 TTFL selon les matchs.
  • Dont 20 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.8

Moyenne vs cet adversaire

35.8

-0.8

Médiane

36.0

Min – Max

3 – 91

Matchs ≥ 30

67%

Matchs ≥ 40

37%

Matchs < 20

20%

Minutes / match

37.3

Pts / Reb / Ast

22.3 / 5.8 / 7.1

Domicile / extérieur

À domicile

34.6

40 matchs

À l’extérieur

37.0

36 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière442.016 – 74
2024/25Saison régulière432.318 – 55
2023/24Playoffs634.33 – 61
2023/24Saison régulière324.716 – 29
2022/23Saison régulière239.027 – 51
2021/22Saison régulière247.046 – 48
2020/21Saison régulière232.528 – 37
2019/20Saison régulière363.340 – 91
2018/19Saison régulière437.38 – 52
2017/18Saison régulière340.736 – 48
2016/17Saison régulière442.832 – 59
2015/16Saison régulière437.529 – 46
2014/15Playoffs544.636 – 68
2014/15Saison régulière438.330 – 50
2013/14Saison régulière242.532 – 53
2012/13Saison régulière443.321 – 67
2011/12Playoffs434.016 – 52
2011/12Saison régulière423.016 – 28
2010/11Playoffs525.69 – 46
2010/11Saison régulière317.310 – 30
2009/10Saison régulière420.013 – 35

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

16.1

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

20 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

76 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-15Dom.38135716.0
2026-03-13Ext.29177730.0
2025-11-29Dom.372981148.0
2025-11-14Ext.5141141174.0
2025-04-05Dom.312971455.0
2025-04-04Dom.30134518.0
2024-12-21Ext.37198319.0
2024-12-19Ext.36244737.0
2024-05-03Ext.PO431671331.0
2024-05-01Dom.PO337473.0
2024-04-28Ext.PO40336761.0
2024-04-26Ext.PO44212530.0
2024-04-23Dom.PO42226836.0
2024-04-21Dom.PO39282845.0
2023-12-20Ext.391751129.0
2023-11-25Dom.2884716.0
2023-11-10Ext.29145329.0
2023-03-29Dom.381541227.0
2023-03-02Ext.382741351.0
2022-03-18Dom.422471248.0
2021-12-07Ext.422391246.0
2021-02-27Dom.33297637.0
2021-01-04Dom.382131028.0
2020-07-31Ext.—499891.0
2020-01-31Dom.—3516659.0
2019-11-24Dom.—3291140.0
2019-03-10Ext.—20548.0
2019-02-11Dom.—318743.0
2018-12-08Ext.—354846.0
2018-11-28Dom.—25111752.0
2018-02-11Dom.—276536.0
2018-01-24Ext.—2551348.0
2017-10-21Dom.—293738.0
2016-12-27Ext.—3451159.0
2016-12-10Dom.—1891740.0
2016-10-30Dom.—287832.0
2016-10-28Ext.—267840.0
2016-04-06Ext.—265429.0
2016-01-24Dom.—23151046.0
2015-12-04Ext.—258937.0
2015-11-14Dom.—2571038.0
2015-04-28Dom.PO—282839.0
2015-04-26Ext.PO—245538.0
2015-04-24Ext.PO—425968.0
2015-04-21Dom.PO—245636.0
2015-04-18Dom.PO—2421142.0
2015-04-02Ext.—244631.0
2015-02-20Ext.—267542.0
2015-01-28Dom.—175830.0
2014-11-22Dom.—328450.0
2013-11-20Ext.—231832.0
2013-11-01Dom.—344353.0
2013-03-06Ext.—284947.0
2013-03-03Dom.—214738.0
2013-01-16Ext.—208721.0
2012-12-08Dom.—396967.0
2012-05-05Ext.PO—295552.0
2012-05-03Ext.PO—104416.0
2012-04-30Dom.PO—157535.0
2012-04-28Dom.PO—196333.0
2012-03-05Dom.—162422.0
2012-02-01Ext.—107916.0
2012-01-02Ext.—167326.0
2011-12-29Dom.—154428.0
2011-05-25Ext.PO—235639.0
2011-05-23Dom.PO—77214.0
2011-05-21Dom.PO—7919.0
2011-05-19Ext.PO—237446.0
2011-05-17Ext.PO—122420.0
2011-01-06Ext.—74312.0
2010-12-27Dom.—184330.0
2010-11-24Dom.—43310.0
2010-04-03Ext.—112318.0
2010-02-16Dom.—175635.0
2010-01-15Ext.—113114.0
2009-12-16Dom.—126113.0

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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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