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Historique contre cet adversaire

Jrue Holiday vs TOR

Toronto Raptors · 35 matchs · 2010-01-08 → 2026-01-23

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 35 matchs sur 15 saisons : l’échantillon est solide.
  • 3.5 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 4 à 57 TTFL selon les matchs.
  • Défense 5e de la ligue contre les G : 13.5 TTFL concédés (moyenne ligue 15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +3.5

Moyenne vs cet adversaire

28.4

+3.5

Médiane

27.0

Min – Max

4 – 57

Matchs ≥ 30

37%

Matchs ≥ 40

23%

Matchs < 20

29%

Minutes / match

31.9

Pts / Reb / Ast

17.4 / 4.1 / 6.8

Domicile / extérieur

À domicile

28.4

18 matchs

À l’extérieur

28.4

17 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière132.032 – 32
2024/25Saison régulière222.518 – 27
2023/24Saison régulière424.014 – 43
2022/23Saison régulière237.518 – 57
2021/22Saison régulière232.526 – 39
2020/21Saison régulière18.08 – 8
2019/20Saison régulière219.011 – 27
2018/19Saison régulière150.050 – 50
2017/18Saison régulière242.029 – 55
2016/17Saison régulière225.08 – 42
2015/16Saison régulière124.024 – 24
2012/13Saison régulière431.513 – 57
2011/12Saison régulière327.020 – 35
2010/11Saison régulière428.324 – 32
2009/10Saison régulière426.54 – 46

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

13.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

5 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

35 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-01-23Dom.22211732.0
2025-01-15Ext.31126218.0
2024-12-31Dom.25141427.0
2024-01-15Ext.34226743.0
2023-12-29Dom.32152315.0
2023-11-17Ext.35148524.0
2023-11-11Dom.3083714.0
2023-03-19Dom.30110718.0
2023-01-17Dom.35376757.0
2022-01-05Dom.371581226.0
2021-12-02Ext.37266839.0
2021-01-27Ext.357778.0
2019-11-08Dom.—166627.0
2019-10-22Ext.—134611.0
2018-11-12Ext.—2931450.0
2017-11-15Dom.—184529.0
2017-11-09Ext.—3451155.0
2017-03-08Dom.—7068.0
2017-01-31Ext.—302342.0
2015-11-13Ext.—190324.0
2013-01-18Dom.—3351457.0
2013-01-09Ext.—163413.0
2012-11-20Dom.—1981233.0
2012-11-10Ext.—163523.0
2012-04-11Ext.—87720.0
2012-04-04Dom.—203535.0
2012-01-07Dom.—143626.0
2011-04-08Dom.—1341129.0
2011-01-26Ext.—1551124.0
2010-11-24Ext.—167632.0
2010-11-17Dom.—176728.0
2010-04-03Dom.—251746.0
2010-03-07Ext.—217641.0
2010-02-10Ext.—71615.0
2010-01-08Dom.—2304.0

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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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