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Historique contre cet adversaire

Jrue Holiday vs LAC

Los Angeles Clippers · 36 matchs · 2009-12-19 → 2026-04-10

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 36 matchs sur 17 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.6 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -3 à 57 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (27.6 contre 18.9 à domicile).
  • Défense 28e de la ligue contre les G : 19.2 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -1.6

Moyenne vs cet adversaire

23.3

-1.6

Médiane

22.5

Min – Max

-3 – 57

Matchs ≥ 30

36%

Matchs ≥ 40

14%

Matchs < 20

47%

Minutes / match

30.7

Pts / Reb / Ast

14.6 / 4.3 / 6.9

Domicile / extérieur

À domicile

18.9

18 matchs

À l’extérieur

27.6

18 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière328.314 – 38
2024/25Saison régulière12.02 – 2
2023/24Saison régulière221.03 – 39
2022/23Saison régulière221.014 – 28
2021/22Saison régulière153.053 – 53
2020/21Saison régulière219.0-3 – 41
2019/20Saison régulière329.35 – 56
2018/19Saison régulière330.08 – 57
2017/18Saison régulière429.312 – 39
2016/17Saison régulière216.012 – 20
2015/16Saison régulière424.08 – 41
2014/15Saison régulière110.010 – 10
2013/14Saison régulière128.028 – 28
2012/13Saison régulière28.53 – 14
2011/12Saison régulière111.011 – 11
2010/11Saison régulière236.536 – 37
2009/10Saison régulière26.5-1 – 14

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

19.2

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

28 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

36 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-04-10Dom.3293414.0
2026-03-31Ext.32306238.0
2025-10-26Ext.34216733.0
2024-11-25Dom.295462.0
2024-01-27Dom.287343.0
2023-12-23Ext.28206739.0
2023-02-10Ext.33195628.0
2023-02-02Dom.34124814.0
2022-02-06Ext.362751353.0
2021-03-29Ext.35244741.0
2021-02-28Dom.18203-3.0
2020-08-01Ext.—4555.0
2019-11-24Ext.—187427.0
2019-11-14Dom.—363756.0
2019-01-14Ext.—195825.0
2018-12-03Dom.—3241457.0
2018-10-23Dom.—8598.0
2018-04-09Ext.—841129.0
2018-03-06Ext.—1941737.0
2018-01-28Dom.—209739.0
2017-11-11Dom.—65812.0
2016-12-28Dom.—114920.0
2016-12-02Dom.—94412.0
2016-03-20Dom.—222830.0
2016-01-10Ext.—2911441.0
2015-12-31Dom.—112617.0
2015-11-27Ext.—7238.0
2014-12-06Ext.—73610.0
2013-12-18Ext.—1351028.0
2013-03-20Ext.—2643.0
2013-02-11Dom.—103914.0
2012-02-10Dom.—84811.0
2011-03-16Ext.—204937.0
2010-12-15Dom.—246536.0
2009-12-31Ext.—81314.0
2009-12-19Dom.—003-1.0

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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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