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Historique contre cet adversaire

Jrue Holiday vs OKC

Seattle SuperSonics · 35 matchs · 2009-12-02 → 2025-11-05

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 35 matchs sur 16 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (24.5 contre 24.8).
  • Irrégulier : de 6 à 47 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (26.4 contre 21.9 à l’extérieur).
  • Défense 8e de la ligue contre les G : 14.2 TTFL concédés (moyenne ligue 15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.4

Moyenne vs cet adversaire

24.5

-0.4

Médiane

23.0

Min – Max

6 – 47

Matchs ≥ 30

31%

Matchs ≥ 40

11%

Matchs < 20

29%

Minutes / match

32.4

Pts / Reb / Ast

15.3 / 4.1 / 7.5

Domicile / extérieur

À domicile

26.4

20 matchs

À l’extérieur

21.9

15 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière130.030 – 30
2024/25Saison régulière28.06 – 10
2023/24Saison régulière216.012 – 20
2022/23Saison régulière124.024 – 24
2021/22Saison régulière216.012 – 20
2019/20Saison régulière426.021 – 37
2018/19Saison régulière438.026 – 47
2017/18Saison régulière320.717 – 24
2016/17Saison régulière422.510 – 41
2015/16Saison régulière236.034 – 38
2014/15Saison régulière225.522 – 29
2013/14Saison régulière130.030 – 30
2012/13Saison régulière215.012 – 18
2011/12Saison régulière123.023 – 23
2010/11Saison régulière236.533 – 40
2009/10Saison régulière218.015 – 21

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

14.2

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

8 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

35 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-11-05Dom.35226330.0
2025-03-12Dom.3593210.0
2025-01-05Ext.342866.0
2024-04-03Dom.32127420.0
2024-01-02Ext.3175712.0
2022-11-05Dom.291061324.0
2022-03-08Ext.29134620.0
2021-11-19Dom.36102412.0
2020-02-13Dom.—1461124.0
2019-12-01Dom.—263437.0
2019-11-29Ext.—144621.0
2019-11-02Ext.—163622.0
2019-02-14Dom.—325747.0
2019-01-24Ext.—2291342.0
2018-12-12Dom.—2051026.0
2018-11-05Ext.—2241437.0
2018-04-01Dom.—125824.0
2018-02-02Ext.—1121117.0
2017-11-20Dom.—184221.0
2017-02-26Ext.—63810.0
2017-01-25Dom.—142826.0
2016-12-21Dom.—2341041.0
2016-12-04Ext.—105613.0
2016-02-25Dom.—221938.0
2016-02-11Ext.—234634.0
2014-12-21Ext.—1111522.0
2014-12-02Dom.—1651029.0
2013-12-06Dom.—168630.0
2013-01-04Ext.—151918.0
2012-11-24Dom.—631312.0
2012-02-29Dom.—182223.0
2011-03-09Dom.—224840.0
2010-11-10Ext.—1721133.0
2010-03-30Dom.—113415.0
2009-12-02Ext.—153221.0

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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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