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Historique contre cet adversaire

Jayson Tatum vs MIL

Milwaukee Bucks · 45 matchs · 2017-10-18 → 2026-04-03

Sa moyenne sur la période : 34.8Forme récente (L5) : 42.2

Changer d’adversaire

La lecture

  • 45 matchs sur 9 saisons : l’échantillon est solide.
  • 3.5 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • En forme : 42.2 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (31.3).
  • Irrégulier : de -2 à 70 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (33.9 contre 28.6 à l’extérieur).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -3.5

Moyenne vs cet adversaire

31.3

-3.5

Médiane

30.0

Min – Max

-2 – 70

Matchs ≥ 30

56%

Matchs ≥ 40

27%

Matchs < 20

24%

Minutes / match

36.9

Pts / Reb / Ast

21.3 / 6.8 / 3.6

Domicile / extérieur

À domicile

33.9

23 matchs

À l’extérieur

28.6

22 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière146.046 – 46
2024/25Saison régulière339.019 – 54
2023/24Saison régulière431.89 – 54
2022/23Saison régulière269.569 – 70
2021/22Playoffs735.60 – 60
2021/22Saison régulière342.030 – 60
2020/21Saison régulière340.326 – 60
2019/20Saison régulière315.0-2 – 30
2018/19Playoffs520.03 – 37
2018/19Saison régulière327.722 – 33
2017/18Playoffs723.611 – 31
2017/18Saison régulière423.015 – 31

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

13.6

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

4 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

45 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-04-03Ext.312311946.0
2024-12-06Dom.373410554.0
2024-11-10Ext.403112644.0
2024-10-28Dom.36158419.0
2024-04-09Ext.37225630.0
2024-03-20Dom.39318454.0
2024-01-11Ext.167139.0
2023-11-22Dom.362311434.0
2023-03-30Ext.31408169.0
2022-12-25Dom.36417570.0
2022-05-15Dom.PO37236835.0
2022-05-13Ext.PO43469460.0
2022-05-11Dom.PO42346440.0
2022-05-09Ext.PO423013544.0
2022-05-07Ext.PO4110130.0
2022-05-03Dom.PO43293843.0
2022-05-01Dom.PO40216627.0
2021-12-25Ext.40259436.0
2021-12-13Dom.38425460.0
2021-11-12Dom.422711130.0
2021-03-26Ext.33346760.0
2021-03-24Ext.38188526.0
2020-12-23Dom.33307235.0
2020-07-31Ext.—573-2.0
2020-01-16Ext.—177317.0
2019-10-30Dom.—254230.0
2019-05-08Ext.PO—146220.0
2019-05-06Dom.PO—1710429.0
2019-05-03Dom.PO—2011337.0
2019-04-30Ext.PO—5513.0
2019-04-28Ext.PO—46111.0
2019-02-21Ext.—1710133.0
2018-12-21Dom.—205228.0
2018-11-01Dom.—126422.0
2018-04-28Dom.PO—206531.0
2018-04-26Ext.PO—223330.0
2018-04-24Dom.PO—83414.0
2018-04-22Ext.PO—213329.0
2018-04-20Ext.PO—145019.0
2018-04-17Dom.PO—47311.0
2018-04-15Dom.PO—1910431.0
2018-04-03Ext.—202226.0
2017-12-04Dom.—176031.0
2017-10-26Ext.—122320.0
2017-10-18Dom.—89215.0

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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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