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Historique contre cet adversaire

Jaylen Brown vs GSW

Golden State Warriors · 24 matchs · 2016-11-18 → 2026-03-18

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 24 matchs sur 10 saisons : l’échantillon est solide.
  • 2.0 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 6 à 51 TTFL selon les matchs.
  • Dont 6 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +2.0

Moyenne vs cet adversaire

29.3

+2.0

Médiane

28.0

Min – Max

6 – 51

Matchs ≥ 30

46%

Matchs ≥ 40

29%

Matchs < 20

21%

Minutes / match

36.0

Pts / Reb / Ast

21.0 / 6.6 / 3.1

Domicile / extérieur

À domicile

29.7

11 matchs

À l’extérieur

28.9

13 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière250.049 – 51
2024/25Saison régulière122.022 – 22
2023/24Saison régulière241.040 – 42
2022/23Saison régulière231.519 – 44
2021/22Playoffs630.317 – 46
2021/22Saison régulière229.026 – 32
2020/21Saison régulière123.023 – 23
2019/20Saison régulière232.527 – 38
2018/19Saison régulière216.010 – 22
2017/18Saison régulière230.029 – 31
2016/17Saison régulière28.06 – 10

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

15.0

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

13 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

24 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-18Dom.35326549.0
2026-02-19Ext.3723151351.0
2025-01-20Ext.29174222.0
2024-03-03Dom.22293340.0
2023-12-19Ext.41288742.0
2023-01-19Dom.41169319.0
2022-12-10Ext.37319344.0
2022-06-16Dom.PO44347344.0
2022-06-13Ext.PO44189420.0
2022-06-10Dom.PO40216225.0
2022-06-08Dom.PO40279546.0
2022-06-05Ext.PO28176317.0
2022-06-02Ext.PO38247530.0
2022-03-16Ext.35267332.0
2021-12-17Dom.33209226.0
2021-02-02Ext.321810423.0
2020-01-30Dom.—187227.0
2019-11-15Ext.—228338.0
2019-03-05Ext.—184122.0
2019-01-26Dom.—102010.0
2018-01-27Ext.—202029.0
2017-11-16Dom.—227031.0
2017-03-08Ext.—3326.0
2016-11-18Dom.—111010.0

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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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