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Historique contre cet adversaire

Julius Randle vs LAC

Los Angeles Clippers · 31 matchs · 2015-12-25 → 2026-03-11

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 31 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • 6.0 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 1 à 58 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (29.9 contre 19.7 à l’extérieur).
  • Défense 5e de la ligue contre les F : 14.3 TTFL concédés (moyenne ligue 16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -6.0

Moyenne vs cet adversaire

24.9

-6.0

Médiane

23.0

Min – Max

1 – 58

Matchs ≥ 30

35%

Matchs ≥ 40

13%

Matchs < 20

35%

Minutes / match

32.7

Pts / Reb / Ast

16.1 / 7.9 / 3.4

Domicile / extérieur

À domicile

29.9

16 matchs

À l’extérieur

19.7

15 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière419.52 – 36
2024/25Saison régulière316.01 – 27
2023/24Saison régulière231.528 – 35
2022/23Saison régulière230.014 – 46
2021/22Saison régulière223.011 – 35
2020/21Saison régulière234.020 – 48
2019/20Saison régulière123.023 – 23
2018/19Saison régulière342.731 – 58
2017/18Saison régulière417.313 – 28
2016/17Saison régulière423.88 – 34
2015/16Saison régulière423.816 – 40

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

14.3

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

5 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

31 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-11Ext.28116417.0
2026-02-26Ext.324362.0
2026-02-08Dom.33178223.0
2025-12-06Dom.33243636.0
2025-01-06Dom.235621.0
2024-12-04Ext.26204427.0
2024-11-29Dom.301110420.0
2023-12-16Ext.31224328.0
2023-11-06Dom.372710335.0
2023-03-11Ext.35198314.0
2023-02-04Dom.412811746.0
2022-03-06Ext.29108411.0
2022-01-23Dom.40249535.0
2021-05-09Ext.381414520.0
2021-01-31Dom.352712548.0
2020-01-05Ext.—168423.0
2019-01-14Ext.—276539.0
2018-12-03Dom.—378458.0
2018-10-23Dom.—185031.0
2018-04-11Ext.—65313.0
2017-12-29Dom.—187228.0
2017-11-27Ext.—113114.0
2017-10-19Dom.—96114.0
2017-04-01Ext.—146223.0
2017-03-21Dom.—197334.0
2017-01-14Ext.—4828.0
2016-12-25Dom.—137830.0
2016-04-06Dom.—720122.0
2016-04-05Ext.—412416.0
2016-01-29Ext.—2314140.0
2015-12-25Dom.—118217.0

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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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