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Historique contre cet adversaire

Kasparas Jakučionis vs CHI

Chicago Bulls · 4 matchs · 2026-01-29 → 2026-10-23

Sa moyenne sur la période : 11.4Forme récente (L5) : 10.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 4 matchs sur 2 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.9 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Régulier : 4.6 d’écart-type autour de sa moyenne.
  • Défense 25e de la ligue contre les G : 18.5 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -1.9

Moyenne vs cet adversaire

9.5

-1.9

Médiane

8.0

Min – Max

5 – 17

Matchs ≥ 30

0%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

100%

Minutes / match

20.5

Pts / Reb / Ast

4.3 / 2.3 / 5.8

Domicile / extérieur

À domicile

11.0

3 matchs

À l’extérieur

5.0

1 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière117.017 – 17
2025/26Saison régulière37.05 – 9

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

18.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

25 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

4 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-23Dom.2372517.0
2026-02-01Dom.194199.0
2026-01-31Dom.276357.0
2026-01-29Ext.130345.0

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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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