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Historique contre cet adversaire

Jrue Holiday vs UTA

Utah Jazz · 40 matchs · 2009-11-13 → 2026-10-31

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 40 matchs sur 18 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (25.3 contre 24.8).
  • Irrégulier : de -3 à 56 TTFL selon les matchs.
  • Défense 27e de la ligue contre les G : 19.1 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.5

Moyenne vs cet adversaire

25.3

+0.5

Médiane

27.0

Min – Max

-3 – 56

Matchs ≥ 30

40%

Matchs ≥ 40

15%

Matchs < 20

33%

Minutes / match

30.1

Pts / Reb / Ast

16.8 / 4.0 / 4.8

Domicile / extérieur

À domicile

24.2

19 matchs

À l’extérieur

26.3

21 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière127.027 – 27
2025/26Saison régulière346.740 – 56
2024/25Saison régulière218.517 – 20
2023/24Saison régulière228.026 – 30
2022/23Saison régulière235.032 – 38
2021/22Saison régulière145.045 – 45
2020/21Saison régulière127.027 – 27
2019/20Saison régulière233.526 – 41
2018/19Saison régulière327.716 – 40
2017/18Saison régulière428.310 – 39
2016/17Saison régulière315.35 – 24
2015/16Saison régulière421.5-1 – 32
2014/15Saison régulière223.011 – 35
2013/14Saison régulière225.018 – 32
2012/13Saison régulière220.01 – 39
2011/12Saison régulière228.526 – 31
2010/11Saison régulière25.5-1 – 12
2009/10Saison régulière25.5-3 – 14

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

19.1

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

27 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

40 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-31Ext.22144327.0
2026-03-13Dom.32255840.0
2026-02-12Ext.33319756.0
2025-10-29Ext.35275844.0
2025-03-21Ext.2382417.0
2025-03-10Dom.32106420.0
2024-03-12Ext.38165830.0
2024-01-05Dom.24146126.0
2023-03-24Ext.25183938.0
2022-12-17Dom.27214832.0
2022-03-14Ext.37294745.0
2021-01-08Dom.34174527.0
2020-07-30Dom.—205426.0
2019-11-23Ext.—285441.0
2019-03-06Dom.—163316.0
2019-03-04Ext.—302440.0
2018-10-27Dom.—182627.0
2018-03-11Dom.—1861028.0
2018-02-05Dom.—285339.0
2018-01-03Ext.—246536.0
2017-12-01Ext.—114210.0
2017-03-27Ext.—192524.0
2017-03-06Ext.—4535.0
2017-02-08Dom.—156217.0
2016-03-05Dom.—222726.0
2016-02-10Dom.—216932.0
2015-12-16Ext.—153429.0
2015-11-28Ext.—222-1.0
2014-12-16Dom.—42811.0
2014-11-22Ext.—196935.0
2013-11-20Dom.—144418.0
2013-11-13Ext.—193632.0
2013-03-25Ext.—7111.0
2012-11-16Dom.—266739.0
2012-03-09Dom.—163426.0
2011-12-30Ext.—222331.0
2011-03-14Ext.—453-1.0
2011-01-22Dom.—95212.0
2009-12-26Ext.—103114.0
2009-11-13Dom.—001-3.0

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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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