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Historique contre cet adversaire

Julius Randle vs OKC

Seattle SuperSonics · 30 matchs · 2015-12-19 → 2026-03-15

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.
  • 2.5 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -2 à 56 TTFL selon les matchs.
  • Dont 5 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -2.5

Moyenne vs cet adversaire

28.5

-2.5

Médiane

26.5

Min – Max

-2 – 56

Matchs ≥ 30

47%

Matchs ≥ 40

23%

Matchs < 20

30%

Minutes / match

32.9

Pts / Reb / Ast

17.5 / 8.0 / 3.7

Domicile / extérieur

À domicile

26.4

14 matchs

À l’extérieur

30.3

16 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière429.012 – 56
2024/25Playoffs525.85 – 46
2024/25Saison régulière116.016 – 16
2023/24Saison régulière137.037 – 37
2022/23Saison régulière240.539 – 42
2021/22Saison régulière146.046 – 46
2020/21Saison régulière245.537 – 54
2019/20Saison régulière117.017 – 17
2018/19Saison régulière348.035 – 56
2017/18Saison régulière421.816 – 26
2016/17Saison régulière323.04 – 39
2015/16Saison régulière37.0-2 – 20

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

15.6

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

11 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

30 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-15Ext.35327656.0
2026-01-29Dom.25135521.0
2025-12-19Dom.32198527.0
2025-11-26Ext.33108412.0
2025-05-28Ext.PO31245336.0
2025-05-26Dom.PO285735.0
2025-05-24Dom.PO30244337.0
2025-05-22Ext.PO326555.0
2025-05-20Ext.PO36288146.0
2024-12-31Ext.27116616.0
2023-12-27Ext.36259237.0
2022-11-21Ext.332511139.0
2022-11-13Dom.332510342.0
2022-02-14Dom.4530131046.0
2021-03-13Ext.3926121254.0
2021-01-08Dom.311812737.0
2020-03-06Dom.—128017.0
2019-02-14Dom.—3311656.0
2018-12-12Dom.—2212335.0
2018-11-05Ext.—268153.0
2018-02-08Dom.—176224.0
2018-02-04Ext.—196426.0
2018-01-17Ext.—161321.0
2018-01-03Dom.—95216.0
2017-02-24Ext.—1311326.0
2016-11-22Dom.—3544.0
2016-10-30Ext.—209339.0
2016-04-11Ext.—913220.0
2016-01-08Dom.—2823.0
2015-12-19Ext.—270-2.0

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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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