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Historique contre cet adversaire

Julius Randle vs MIN

Minnesota Timberwolves · 23 matchs · 2015-10-28 → 2024-01-01

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 23 matchs sur 8 saisons : l’échantillon est solide.
  • 3.6 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • En froid : 24.8 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (34.6).
  • Irrégulier : de -4 à 78 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (39.5 contre 29.2 à l’extérieur).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +3.6

Moyenne vs cet adversaire

34.6

+3.6

Médiane

36.0

Min – Max

-4 – 78

Matchs ≥ 30

57%

Matchs ≥ 40

39%

Matchs < 20

9%

Minutes / match

36.8

Pts / Reb / Ast

21.3 / 10.0 / 2.3

Domicile / extérieur

À domicile

39.5

12 matchs

À l’extérieur

29.2

11 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2023/24Saison régulière239.530 – 49
2022/23Saison régulière262.547 – 78
2021/22Saison régulière228.515 – 42
2020/21Saison régulière244.043 – 45
2018/19Saison régulière427.3-4 – 53
2017/18Saison régulière433.329 – 39
2016/17Saison régulière428.022 – 43
2015/16Saison régulière330.728 – 36

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

12.3

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

1 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

23 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2024-01-01Dom.36399049.0
2023-11-20Ext.342114130.0
2023-03-20Dom.37574178.0
2022-11-07Ext.33318347.0
2022-01-18Dom.39219942.0
2021-12-28Ext.381315215.0
2021-03-31Ext.392612643.0
2021-02-21Dom.392514445.0
2019-02-08Dom.—128120.0
2019-01-12Ext.—2211340.0
2018-12-31Dom.—3310353.0
2018-11-14Ext.—330-4.0
2018-04-06Dom.—2010236.0
2018-02-15Ext.—239239.0
2018-01-01Ext.—1512029.0
2017-12-25Dom.—167229.0
2017-04-09Dom.—138223.0
2017-03-30Ext.—1213122.0
2017-03-24Dom.—2312343.0
2016-11-13Ext.—146324.0
2016-02-02Dom.—1512228.0
2015-12-09Ext.—2012136.0
2015-10-28Dom.—1511228.0

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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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