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Historique contre cet adversaire

Jaylen Brown vs DET

Detroit Pistons · 31 matchs · 2016-11-19 → 2026-10-25

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 31 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (27.6 contre 27.3).
  • Irrégulier : de -1 à 56 TTFL selon les matchs.
  • Défense 2e de la ligue contre les G : 11.4 TTFL concédés (moyenne ligue 15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.4

Moyenne vs cet adversaire

27.6

+0.4

Médiane

27.0

Min – Max

-1 – 56

Matchs ≥ 30

48%

Matchs ≥ 40

32%

Matchs < 20

32%

Minutes / match

35.5

Pts / Reb / Ast

20.8 / 5.5 / 2.7

Domicile / extérieur

À domicile

29.4

17 matchs

À l’extérieur

25.6

14 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière112.012 – 12
2025/26Saison régulière445.838 – 56
2024/25Saison régulière332.727 – 40
2023/24Saison régulière244.043 – 45
2022/23Saison régulière147.047 – 47
2021/22Saison régulière426.012 – 44
2020/21Saison régulière336.733 – 41
2019/20Saison régulière239.533 – 46
2018/19Saison régulière417.53 – 24
2017/18Saison régulière312.011 – 13
2016/17Saison régulière47.5-1 – 19

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

11.4

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

2 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

31 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-25Dom.40164412.0
2026-01-19Ext.393211238.0
2025-12-15Dom.40348747.0
2025-11-26Dom.343310542.0
2025-10-26Ext.35416456.0
2024-12-12Dom.30149627.0
2024-12-04Dom.39286940.0
2024-10-26Ext.382410531.0
2024-03-22Ext.33334043.0
2024-03-18Dom.30317345.0
2022-11-09Dom.30307347.0
2022-03-11Dom.34228423.0
2022-02-26Ext.36273025.0
2022-02-16Dom.38312644.0
2022-02-04Ext.34137212.0
2021-02-12Dom.36276033.0
2021-01-03Ext.35311341.0
2021-01-01Ext.38259236.0
2020-01-15Dom.—2412233.0
2019-12-20Dom.—265546.0
2019-02-13Dom.—177024.0
2018-12-15Ext.—2223.0
2018-10-30Dom.—145321.0
2018-10-27Ext.—192122.0
2018-02-23Ext.—83213.0
2017-12-10Ext.—123112.0
2017-11-27Dom.—96111.0
2017-02-26Ext.—135119.0
2017-01-30Dom.—4315.0
2016-11-30Dom.—001-1.0
2016-11-19Ext.—5007.0

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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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