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Historique contre cet adversaire

Josh Hart vs UTA

Utah Jazz · 23 matchs · 2017-10-28 → 2025-12-05

Sa moyenne sur la période : 20.7Forme récente (L5) : 14.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 23 matchs sur 9 saisons : l’échantillon est solide.
  • 2.9 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -4 à 38 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (20.8 contre 14.0 à l’extérieur).
  • Défense 27e de la ligue contre les G : 19.1 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -2.9

Moyenne vs cet adversaire

17.8

-2.9

Médiane

17.0

Min – Max

-4 – 38

Matchs ≥ 30

17%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

57%

Minutes / match

29.9

Pts / Reb / Ast

9.4 / 5.6 / 3.0

Domicile / extérieur

À domicile

20.8

13 matchs

À l’extérieur

14.0

10 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière118.018 – 18
2024/25Saison régulière234.534 – 35
2023/24Saison régulière212.0-4 – 28
2022/23Saison régulière322.72 – 38
2021/22Saison régulière413.51 – 25
2020/21Saison régulière322.717 – 28
2019/20Saison régulière313.09 – 16
2018/19Saison régulière21.5-3 – 6
2017/18Saison régulière322.310 – 32

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

19.1

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

27 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

23 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-12-05Dom.2886618.0
2025-01-01Dom.4515141235.0
2024-11-23Ext.41176634.0
2024-01-30Dom.4310101028.0
2023-12-13Ext.29022-4.0
2023-02-11Dom.26117428.0
2023-01-25Dom.90212.0
2022-11-19Dom.30198238.0
2022-03-09Ext.265631.0
2022-01-03Dom.37159425.0
2021-11-27Ext.2465211.0
2021-11-26Ext.3784517.0
2021-03-01Dom.24137128.0
2021-01-21Ext.2578323.0
2021-01-19Ext.2585117.0
2020-07-30Dom.—103114.0
2020-01-16Dom.—97016.0
2020-01-06Dom.—8319.0
2019-01-11Ext.—6516.0
2018-11-23Dom.—020-3.0
2018-04-08Dom.—254132.0
2018-04-03Ext.—114325.0
2017-10-28Ext.—62010.0

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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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