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Historique contre cet adversaire

Jrue Holiday vs GSW

Golden State Warriors · 43 matchs · 2009-12-14 → 2026-01-13

Sa moyenne sur la période : 24.8Forme récente (L5) : 25.8

Changer d’adversaire

La lecture

  • 43 matchs sur 17 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (25.7 contre 24.8).
  • Irrégulier : de 5 à 47 TTFL selon les matchs.
  • Dont 8 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.9

Moyenne vs cet adversaire

25.7

+0.9

Médiane

23.0

Min – Max

5 – 47

Matchs ≥ 30

40%

Matchs ≥ 40

14%

Matchs < 20

42%

Minutes / match

30.2

Pts / Reb / Ast

17.2 / 4.9 / 6.3

Domicile / extérieur

À domicile

25.2

19 matchs

À l’extérieur

26.2

24 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière218.013 – 23
2024/25Saison régulière214.511 – 18
2023/24Saison régulière217.516 – 19
2022/23Saison régulière120.020 – 20
2021/22Saison régulière119.019 – 19
2020/21Saison régulière229.521 – 38
2019/20Saison régulière335.731 – 44
2018/19Saison régulière238.038 – 38
2017/18Playoffs530.812 – 47
2017/18Saison régulière433.813 – 47
2016/17Saison régulière216.016 – 16
2015/16Saison régulière220.515 – 26
2014/15Playoffs310.35 – 17
2014/15Saison régulière231.015 – 47
2013/14Saison régulière223.019 – 27
2012/13Saison régulière235.531 – 40
2011/12Saison régulière217.516 – 19
2010/11Saison régulière235.533 – 38
2009/10Saison régulière224.023 – 25

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

43 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-01-13Ext.21128313.0
2025-10-24Dom.281251123.0
2025-01-20Ext.27104118.0
2024-11-06Dom.3369811.0
2024-03-03Dom.2676416.0
2023-12-19Ext.36137119.0
2023-03-11Ext.39189820.0
2022-03-12Ext.33131719.0
2021-04-06Ext.34293538.0
2020-12-25Dom.25124621.0
2020-02-23Ext.—2371544.0
2019-12-20Ext.—258432.0
2019-11-17Dom.—228931.0
2019-01-16Ext.—256738.0
2018-10-31Ext.—283938.0
2018-05-08Ext.PO—27101147.0
2018-05-06Dom.PO—197326.0
2018-05-04Dom.PO—217536.0
2018-05-01Ext.PO—248833.0
2018-04-28Ext.PO—113412.0
2018-04-07Ext.—255643.0
2017-12-04Dom.—346447.0
2017-11-25Ext.—246632.0
2017-10-20Dom.—137313.0
2017-04-08Ext.—1061016.0
2016-12-13Dom.—107616.0
2016-03-14Ext.—134415.0
2015-10-31Dom.—222626.0
2015-04-25Dom.PO—4045.0
2015-04-23Dom.PO—101417.0
2015-04-18Ext.PO—5269.0
2014-12-14Dom.—303947.0
2014-12-04Ext.—123815.0
2013-12-17Ext.—113619.0
2013-11-26Dom.—174727.0
2013-03-02Dom.—275740.0
2012-12-28Ext.—2121031.0
2012-03-02Dom.—131419.0
2011-12-31Ext.—123416.0
2011-03-06Dom.—168733.0
2010-12-27Ext.—2321138.0
2010-02-23Ext.—152623.0
2009-12-14Dom.—157625.0

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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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