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Historique contre cet adversaire

Julius Randle vs MEM

Vancouver Grizzlies · 30 matchs · 2015-12-27 → 2026-03-03

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 30 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (30.7 contre 31.0).
  • En froid : 24.8 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (30.7).
  • Irrégulier : de 5 à 58 TTFL selon les matchs.
  • Défense 28e de la ligue contre les F : 19.5 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.2

Moyenne vs cet adversaire

30.7

-0.2

Médiane

32.0

Min – Max

5 – 58

Matchs ≥ 30

60%

Matchs ≥ 40

23%

Matchs < 20

17%

Minutes / match

36.2

Pts / Reb / Ast

18.0 / 9.8 / 4.6

Domicile / extérieur

À domicile

29.6

15 matchs

À l’extérieur

31.9

15 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière433.821 – 47
2024/25Saison régulière328.77 – 49
2023/24Saison régulière132.032 – 32
2022/23Saison régulière237.532 – 43
2021/22Saison régulière244.531 – 58
2020/21Saison régulière237.533 – 42
2019/20Saison régulière127.027 – 27
2018/19Saison régulière434.326 – 44
2017/18Saison régulière419.55 – 32
2016/17Saison régulière328.08 – 44
2015/16Saison régulière426.019 – 39

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

19.5

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

28 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

30 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-03Dom.362311434.0
2026-02-02Ext.40198833.0
2026-01-31Ext.35277747.0
2025-12-17Dom.35215321.0
2025-04-10Ext.353110549.0
2025-01-20Ext.3451177.0
2025-01-11Dom.33188830.0
2024-01-13Ext.362411532.0
2022-11-27Dom.351410932.0
2022-10-19Ext.352411643.0
2022-03-11Ext.403612658.0
2022-02-02Dom.371812931.0
2021-05-03Ext.38286642.0
2021-04-09Dom.3815101133.0
2020-01-29Dom.—1614627.0
2019-02-09Ext.—216228.0
2019-01-21Ext.—2012539.0
2019-01-07Dom.—159226.0
2018-12-07Dom.—2613344.0
2018-03-24Ext.—2011132.0
2018-01-15Ext.—98119.0
2017-12-27Dom.—6305.0
2017-11-05Dom.—128322.0
2017-04-02Dom.—1811032.0
2017-01-03Dom.—19141144.0
2016-12-03Ext.—6638.0
2016-03-22Dom.—1314539.0
2016-02-26Dom.—177024.0
2016-02-24Ext.—1114022.0
2015-12-27Ext.—913119.0

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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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