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Historique contre cet adversaire

Jrue Holiday vs MEM

Vancouver Grizzlies · 39 matchs · 2009-11-20 → 2026-10-29

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 39 matchs sur 17 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (25.2 contre 24.8).
  • Irrégulier : de -7 à 62 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (27.5 contre 23.1 à domicile).
  • Défense 1e de la ligue contre les G : 10.6 TTFL concédés (moyenne ligue 15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.3

Moyenne vs cet adversaire

25.2

+0.3

Médiane

24.0

Min – Max

-7 – 62

Matchs ≥ 30

38%

Matchs ≥ 40

15%

Matchs < 20

38%

Minutes / match

28.7

Pts / Reb / Ast

16.2 / 4.1 / 5.8

Domicile / extérieur

À domicile

23.1

21 matchs

À l’extérieur

27.5

18 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière111.011 – 11
2025/26Saison régulière343.029 – 62
2024/25Saison régulière226.014 – 38
2023/24Saison régulière212.512 – 13
2021/22Saison régulière115.015 – 15
2020/21Saison régulière226.020 – 32
2019/20Saison régulière336.722 – 57
2018/19Saison régulière430.324 – 36
2017/18Saison régulière423.83 – 45
2016/17Saison régulière221.510 – 33
2015/16Saison régulière423.8-7 – 43
2014/15Saison régulière228.013 – 43
2013/14Saison régulière223.511 – 36
2012/13Saison régulière221.517 – 26
2011/12Saison régulière132.032 – 32
2010/11Saison régulière219.518 – 21
2009/10Saison régulière28.0-1 – 17

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

10.6

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

1 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

39 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-29Dom.2466411.0
2026-03-04Ext.323551162.0
2026-02-07Dom.27212429.0
2026-02-06Dom.25205738.0
2025-03-31Ext.31187738.0
2024-12-07Dom.30234314.0
2024-02-04Dom.2773412.0
2023-11-19Ext.3776413.0
2022-01-19Dom.2295415.0
2021-04-17Dom.38174732.0
2021-03-04Ext.23152320.0
2020-08-03Dom.—154322.0
2020-01-31Dom.—184631.0
2020-01-20Ext.—366157.0
2019-02-09Ext.—157524.0
2019-01-21Ext.—2111634.0
2019-01-07Dom.—134627.0
2018-12-07Dom.—2051136.0
2018-04-04Dom.—153627.0
2018-01-20Dom.—275845.0
2018-01-10Ext.—126620.0
2017-10-18Ext.—4643.0
2017-03-21Dom.—113610.0
2017-02-15Ext.—197733.0
2016-03-11Ext.—3451043.0
2016-02-01Dom.—414-7.0
2016-01-18Ext.—232940.0
2015-12-01Dom.—121419.0
2015-01-09Dom.—233843.0
2014-11-03Ext.—103613.0
2013-12-13Dom.—2021236.0
2013-11-06Ext.—110311.0
2013-01-28Dom.—1831026.0
2012-12-26Ext.—134917.0
2012-02-21Ext.—225432.0
2011-02-15Ext.—104518.0
2011-01-28Dom.—162321.0
2010-04-10Ext.—94617.0
2009-11-20Dom.—201-1.0

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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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