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Historique contre cet adversaire

Jaylen Brown vs OKC

Seattle SuperSonics · 17 matchs · 2016-12-11 → 2026-03-25

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 17 matchs sur 10 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.9 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • En forme : 30.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (25.4).
  • Irrégulier : de 5 à 60 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (30.1 contre 22.0 à l’extérieur).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -1.9

Moyenne vs cet adversaire

25.4

-1.9

Médiane

19.0

Min – Max

5 – 60

Matchs ≥ 30

29%

Matchs ≥ 40

18%

Matchs < 20

53%

Minutes / match

36.4

Pts / Reb / Ast

19.9 / 4.9 / 2.8

Domicile / extérieur

À domicile

30.1

7 matchs

À l’extérieur

22.0

10 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière251.549 – 54
2024/25Saison régulière215.58 – 23
2023/24Saison régulière218.08 – 28
2022/23Saison régulière233.033 – 33
2021/22Saison régulière129.029 – 29
2020/21Saison régulière239.519 – 60
2019/20Saison régulière117.017 – 17
2018/19Saison régulière212.05 – 19
2017/18Saison régulière119.019 – 19
2016/17Saison régulière213.59 – 18

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

14.2

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

8 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

17 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-25Dom.39318854.0
2026-03-12Ext.41346749.0
2025-03-12Dom.3810528.0
2025-01-05Ext.40213323.0
2024-04-03Dom.33237428.0
2024-01-02Ext.3815638.0
2023-01-03Ext.25291233.0
2022-11-14Dom.41266633.0
2022-03-21Ext.39253129.0
2021-04-27Dom.383911360.0
2021-03-27Ext.30253019.0
2020-02-09Ext.—173217.0
2019-02-03Dom.—122219.0
2018-10-25Ext.—6325.0
2017-11-03Ext.—1012119.0
2016-12-23Dom.—5319.0
2016-12-11Ext.—102118.0

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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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