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Historique contre cet adversaire

Jaylen Brown vs SAS

San Antonio Spurs · 19 matchs · 2016-11-25 → 2026-03-10

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 19 matchs sur 10 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (26.3 contre 27.3).
  • Irrégulier : de 1 à 55 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (29.2 contre 23.1 à domicile).
  • Défense 4e de la ligue contre les G : 13.5 TTFL concédés (moyenne ligue 15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.9

Moyenne vs cet adversaire

26.3

-0.9

Médiane

28.0

Min – Max

1 – 55

Matchs ≥ 30

42%

Matchs ≥ 40

21%

Matchs < 20

42%

Minutes / match

32.9

Pts / Reb / Ast

19.8 / 4.7 / 2.7

Domicile / extérieur

À domicile

23.1

9 matchs

À l’extérieur

29.2

10 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière223.016 – 30
2024/25Saison régulière119.019 – 19
2023/24Saison régulière238.034 – 42
2022/23Saison régulière241.528 – 55
2021/22Saison régulière227.017 – 37
2020/21Saison régulière222.07 – 37
2019/20Saison régulière232.014 – 50
2018/19Saison régulière225.51 – 50
2017/18Saison régulière224.521 – 28
2016/17Saison régulière27.02 – 12

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

13.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

4 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

19 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-10Ext.1582716.0
2026-01-10Dom.43278730.0
2025-03-29Ext.30142419.0
2024-01-17Dom.31217534.0
2023-12-31Ext.26246342.0
2023-03-26Dom.364113355.0
2023-01-07Ext.39294228.0
2022-01-05Dom.35306137.0
2021-11-26Ext.27164317.0
2021-04-30Dom.4417527.0
2021-01-27Ext.36244537.0
2020-01-08Dom.—163014.0
2019-11-09Ext.—307350.0
2019-03-24Dom.—7101.0
2018-12-31Ext.—304250.0
2017-12-08Ext.—155221.0
2017-10-30Dom.—184228.0
2016-12-14Ext.—72012.0
2016-11-25Dom.—2202.0

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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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