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Historique contre cet adversaire

Jrue Holiday vs SAC

Sacramento Kings · 35 matchs · 2009-12-30 → 2026-10-23

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 35 matchs sur 18 saisons : l’échantillon est solide.
  • 2.6 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 0 à 58 TTFL selon les matchs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +2.6

Moyenne vs cet adversaire

27.5

+2.6

Médiane

30.0

Min – Max

0 – 58

Matchs ≥ 30

51%

Matchs ≥ 40

14%

Matchs < 20

29%

Minutes / match

32.3

Pts / Reb / Ast

16.8 / 4.6 / 6.5

Domicile / extérieur

À domicile

27.3

16 matchs

À l’extérieur

27.6

19 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière118.018 – 18
2025/26Saison régulière128.028 – 28
2024/25Saison régulière26.50 – 13
2023/24Saison régulière232.520 – 45
2022/23Saison régulière234.523 – 46
2021/22Saison régulière234.028 – 40
2020/21Saison régulière158.058 – 58
2019/20Saison régulière228.026 – 30
2018/19Saison régulière236.033 – 39
2017/18Saison régulière429.022 – 37
2016/17Saison régulière220.07 – 33
2015/16Saison régulière424.59 – 36
2014/15Saison régulière215.012 – 18
2013/14Saison régulière135.035 – 35
2012/13Saison régulière232.531 – 34
2011/12Saison régulière135.035 – 35
2010/11Saison régulière243.535 – 52
2009/10Saison régulière24.04 – 4

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

16.6

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

21 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

35 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-23Ext.26121818.0
2026-04-12Dom.33237328.0
2025-03-24Ext.315130.0
2025-01-10Dom.2855213.0
2024-04-05Dom.31104720.0
2023-12-20Ext.342181045.0
2023-03-13Ext.34116823.0
2022-12-07Dom.35315646.0
2022-03-16Ext.35214328.0
2022-01-22Dom.32265440.0
2021-04-03Ext.373371158.0
2020-08-06Ext.—175530.0
2020-01-04Ext.—195726.0
2018-12-23Ext.—277639.0
2018-10-19Dom.—1561033.0
2018-03-07Ext.—233837.0
2018-01-30Dom.—210624.0
2017-12-08Dom.—145522.0
2017-10-26Ext.—204733.0
2017-03-31Dom.—4487.0
2017-02-12Ext.—1661133.0
2016-03-16Ext.—170419.0
2016-03-07Dom.—2041034.0
2016-01-28Dom.—255836.0
2016-01-13Ext.—63109.0
2014-11-25Dom.—113312.0
2014-11-18Ext.—92918.0
2013-12-23Ext.—1751035.0
2013-03-24Ext.—2110734.0
2013-02-01Dom.—216731.0
2012-01-10Dom.—176835.0
2011-03-27Dom.—289752.0
2011-03-18Ext.—159535.0
2010-01-15Dom.—0234.0
2009-12-30Ext.—6004.0

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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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