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Historique contre cet adversaire

Karl-Anthony Towns vs MIN

Minnesota Timberwolves · 3 matchs · 2024-12-19 → 2025-12-23

Sa moyenne sur la période : 39.0Forme récente (L5) : 36.8

Changer d’adversaire

La lecture

  • 3 matchs sur 2 saisons : l’échantillon est solide.
  • 15.0 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • En froid : 36.8 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (54.0).
  • Irrégulier : de 27 à 74 TTFL selon les matchs.
  • Défense 6e de la ligue contre les C : 14.4 TTFL concédés (moyenne ligue 18.0).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +15.0

Moyenne vs cet adversaire

54.0

+15.0

Médiane

61.0

Min – Max

27 – 74

Matchs ≥ 30

67%

Matchs ≥ 40

67%

Matchs < 20

0%

Minutes / match

34.5

Pts / Reb / Ast

29.0 / 14.3 / 3.7

Domicile / extérieur

À domicile

27.0

1 matchs

À l’extérieur

67.5

2 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière244.027 – 61
2024/25Saison régulière174.074 – 74

Contexte défensif

Poste

pivots

TTFL concédés à ce poste

14.4

Moyenne ligue

18.0

Rang défensif (1 = le plus dur)

6 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

3 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-12-23Ext.354013161.0
2025-11-05Dom.311510427.0
2024-12-19Ext.383220674.0

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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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