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Historique contre cet adversaire

Justin Champagnie vs ATL

Atlanta Hawks · 9 matchs · 2022-01-31 → 2026-02-26

Sa moyenne sur la période : 12.8Forme récente (L5) : 17.4

Changer d’adversaire

La lecture

  • 9 matchs sur 4 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (12.4 contre 12.8).
  • Irrégulier : de -2 à 33 TTFL selon les matchs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.3

Moyenne vs cet adversaire

12.4

-0.3

Médiane

12.0

Min – Max

-2 – 33

Matchs ≥ 30

11%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

78%

Minutes / match

15.7

Pts / Reb / Ast

7.7 / 3.2 / 0.9

Domicile / extérieur

À domicile

14.2

5 matchs

À l’extérieur

10.3

4 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière421.012 – 33
2024/25Saison régulière116.016 – 16
2022/23Saison régulière25.02 – 8
2021/22Saison régulière21.0-2 – 4

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

15.6

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

14 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

9 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-02-26Ext.20142117.0
2026-02-24Ext.15142022.0
2025-12-06Dom.32165333.0
2025-11-25Dom.1745112.0
2025-02-08Dom.25108016.0
2023-04-09Dom.205432.0
2022-10-31Dom.54208.0
2022-02-26Ext.3000-2.0
2022-01-31Ext.32104.0

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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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