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Historique contre cet adversaire

Julius Randle vs CLE

Cleveland Cavaliers · 31 matchs · 2016-02-10 → 2026-10-24

Sa moyenne sur la période : 31.0Forme récente (L5) : 24.8

Changer d’adversaire

La lecture

  • 31 matchs sur 12 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (30.6 contre 31.0).
  • En froid : 24.8 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (30.6).
  • Irrégulier : de -1 à 72 TTFL selon les matchs.
  • Dont 5 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.4

Moyenne vs cet adversaire

30.6

-0.4

Médiane

29.0

Min – Max

-1 – 72

Matchs ≥ 30

48%

Matchs ≥ 40

26%

Matchs < 20

13%

Minutes / match

33.8

Pts / Reb / Ast

19.1 / 8.4 / 4.6

Domicile / extérieur

À domicile

32.1

15 matchs

À l’extérieur

29.2

16 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière137.037 – 37
2025/26Saison régulière236.528 – 45
2024/25Saison régulière143.043 – 43
2023/24Saison régulière214.5-1 – 30
2022/23Playoffs515.01 – 24
2022/23Saison régulière334.723 – 58
2021/22Saison régulière226.022 – 30
2020/21Saison régulière341.730 – 51
2019/20Saison régulière437.029 – 52
2018/19Saison régulière241.536 – 47
2017/18Saison régulière247.523 – 72
2016/17Saison régulière221.521 – 22
2015/16Saison régulière220.513 – 28

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

17.9

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

22 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

31 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-24Ext.35236537.0
2026-01-10Ext.31204428.0
2026-01-08Dom.352811845.0
2025-01-18Dom.382014943.0
2023-11-01Dom.35664-1.0
2023-10-31Ext.311910230.0
2023-04-26Ext.PO16134622.0
2023-04-23Dom.PO277211.0
2023-04-21Dom.PO3311838.0
2023-04-18Ext.PO33228124.0
2023-04-15Ext.PO341910420.0
2023-01-24Dom.383613458.0
2022-12-04Dom.35189423.0
2022-10-30Ext.33159723.0
2022-01-24Ext.33187422.0
2021-11-07Dom.37197730.0
2021-01-29Dom.35168630.0
2021-01-15Ext.38286644.0
2020-12-29Ext.4428121151.0
2020-02-03Ext.—208332.0
2020-01-20Ext.—199129.0
2019-11-18Dom.—307452.0
2019-11-10Dom.—2016135.0
2019-01-09Dom.—178436.0
2019-01-05Ext.—2212847.0
2018-03-11Dom.—3614772.0
2017-12-14Ext.—134323.0
2017-03-19Dom.—107721.0
2016-12-17Ext.—164722.0
2016-03-10Dom.—159128.0
2016-02-10Ext.—78013.0

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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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