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Historique contre cet adversaire

Jaylen Brown vs CLE

Cleveland Cavaliers · 46 matchs · 2016-11-03 → 2026-10-22

Sa moyenne sur la période : 27.3Forme récente (L5) : 30.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 46 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (27.4 contre 27.3).
  • Irrégulier : de -3 à 52 TTFL selon les matchs.
  • Dont 17 match(s) de playoffs.
  • Défense 23e de la ligue contre les G : 17.3 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.1

Moyenne vs cet adversaire

27.4

+0.1

Médiane

29.0

Min – Max

-3 – 52

Matchs ≥ 30

46%

Matchs ≥ 40

22%

Matchs < 20

37%

Minutes / match

36.2

Pts / Reb / Ast

19.9 / 5.6 / 2.8

Domicile / extérieur

À domicile

27.8

27 matchs

À l’extérieur

26.8

19 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière129.029 – 29
2025/26Saison régulière339.736 – 44
2024/25Saison régulière332.719 – 49
2023/24Playoffs535.419 – 52
2023/24Saison régulière329.724 – 34
2022/23Saison régulière436.319 – 48
2021/22Saison régulière149.049 – 49
2020/21Saison régulière239.028 – 50
2019/20Saison régulière239.529 – 50
2018/19Saison régulière321.311 – 38
2017/18Playoffs724.06 – 37
2017/18Saison régulière316.32 – 24
2016/17Playoffs513.80 – 29
2016/17Saison régulière411.8-3 – 28

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

17.3

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

23 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

46 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-22Dom.38218429.0
2026-03-08Ext.38239839.0
2025-11-30Ext.3819121136.0
2025-10-29Dom.32305444.0
2025-02-28Dom.34375249.0
2025-02-04Ext.28169630.0
2024-11-19Dom.37173819.0
2024-05-15Dom.PO41114719.0
2024-05-13Ext.PO34278140.0
2024-05-11Ext.PO41289347.0
2024-05-09Dom.PO31194119.0
2024-05-07Dom.PO34326252.0
2024-03-05Ext.37213424.0
2023-12-14Dom.36225531.0
2023-12-12Dom.35252434.0
2023-03-06Ext.453213948.0
2023-03-01Dom.37163419.0
2022-11-02Ext.45308437.0
2022-10-28Dom.43328441.0
2021-12-22Dom.36346349.0
2021-03-17Ext.39283428.0
2021-01-24Dom.19333150.0
2019-12-27Dom.—349250.0
2019-12-09Dom.—207229.0
2019-03-26Ext.—96115.0
2019-02-05Ext.—137011.0
2019-01-23Dom.—236038.0
2018-05-27Dom.PO—13616.0
2018-05-25Ext.PO—273134.0
2018-05-23Dom.PO—173216.0
2018-05-21Ext.PO—256233.0
2018-05-19Ext.PO—102112.0
2018-05-15Dom.PO—236330.0
2018-05-13Dom.PO—238137.0
2018-02-11Dom.—5712.0
2018-01-03Dom.—148423.0
2017-10-17Ext.—256024.0
2017-05-25Dom.PO—7019.0
2017-05-23Ext.PO—90012.0
2017-05-21Ext.PO—0210.0
2017-05-19Dom.PO—194129.0
2017-05-17Dom.PO—109119.0
2017-04-05Dom.—221-3.0
2017-03-01Dom.—86010.0
2016-12-29Ext.—63112.0
2016-11-03Ext.—195228.0

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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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