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Historique contre cet adversaire

Jrue Holiday vs POR

Portland Trail Blazers · 40 matchs · 2009-12-28 → 2024-04-07

Sa moyenne sur la période : 25.4Forme récente (L5) : 25.8

Changer d’adversaire

La lecture

  • 40 matchs sur 15 saisons : l’échantillon est solide.
  • 2.6 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -4 à 55 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (32.5 contre 24.0 à l’extérieur).
  • Dont 4 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +2.6

Moyenne vs cet adversaire

28.0

+2.6

Médiane

26.5

Min – Max

-4 – 55

Matchs ≥ 30

40%

Matchs ≥ 40

23%

Matchs < 20

28%

Minutes / match

29.5

Pts / Reb / Ast

18.1 / 4.0 / 6.2

Domicile / extérieur

À domicile

32.5

19 matchs

À l’extérieur

24.0

21 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2023/24Saison régulière118.018 – 18
2022/23Saison régulière224.023 – 25
2021/22Saison régulière226.022 – 30
2020/21Saison régulière241.039 – 43
2019/20Saison régulière431.524 – 37
2018/19Saison régulière228.027 – 29
2017/18Playoffs439.826 – 55
2017/18Saison régulière434.322 – 50
2016/17Saison régulière419.810 – 34
2015/16Saison régulière429.89 – 50
2014/15Saison régulière212.58 – 17
2013/14Saison régulière236.520 – 53
2012/13Saison régulière245.545 – 46
2011/12Saison régulière115.015 – 15
2010/11Saison régulière214.012 – 16
2009/10Saison régulière26.0-4 – 16

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

11.9

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

3 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

40 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2024-04-07Dom.21121218.0
2023-02-06Ext.32204825.0
2022-11-21Dom.28174623.0
2022-02-14Dom.35232630.0
2022-02-05Ext.2792722.0
2021-04-02Ext.332241039.0
2021-02-01Dom.30227643.0
2020-02-21Ext.—202937.0
2020-02-11Dom.—1641032.0
2019-12-23Ext.—216524.0
2019-11-19Dom.—2251033.0
2019-01-18Ext.—202629.0
2018-11-01Ext.—1721027.0
2018-04-21Dom.PO—413855.0
2018-04-19Dom.PO—163728.0
2018-04-17Ext.PO—333950.0
2018-04-14Ext.PO—217226.0
2018-03-27Dom.—21111141.0
2018-01-12Dom.—255650.0
2017-12-02Ext.—175724.0
2017-10-24Ext.—145722.0
2017-04-12Ext.—83510.0
2017-03-14Dom.—101215.0
2016-11-25Ext.—164520.0
2016-11-18Dom.—212734.0
2016-03-18Dom.—302650.0
2015-12-23Dom.—192631.0
2015-12-14Ext.—195229.0
2015-10-28Ext.—12139.0
2014-12-20Dom.—6578.0
2014-11-17Ext.—147217.0
2013-12-30Dom.—3171353.0
2013-12-21Ext.—133720.0
2013-03-18Dom.—278645.0
2012-12-29Ext.—299946.0
2011-12-26Ext.—133215.0
2011-03-19Ext.—721016.0
2010-11-30Dom.—113112.0
2010-01-20Dom.—104316.0
2009-12-28Ext.—000-4.0

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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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