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Historique contre cet adversaire

Kris Dunn vs LAL

Los Angeles Lakers · 23 matchs · 2016-11-13 → 2026-10-28

Sa moyenne sur la période : 14.1Forme récente (L5) : 20.8

Changer d’adversaire

La lecture

  • 23 matchs sur 9 saisons : l’échantillon est solide.
  • 2.9 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -1 à 49 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (20.3 contre 14.0 à domicile).
  • Défense 12e de la ligue contre les G : 14.7 TTFL concédés (moyenne ligue 15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +2.9

Moyenne vs cet adversaire

17.0

+2.9

Médiane

16.0

Min – Max

-1 – 49

Matchs ≥ 30

13%

Matchs ≥ 40

4%

Matchs < 20

65%

Minutes / match

25.5

Pts / Reb / Ast

8.9 / 3.9 / 4.1

Domicile / extérieur

À domicile

14.0

12 matchs

À l’extérieur

20.3

11 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière211.08 – 14
2025/26Saison régulière418.88 – 24
2024/25Saison régulière415.3-1 – 36
2023/24Saison régulière313.06 – 22
2022/23Saison régulière234.019 – 49
2019/20Saison régulière119.019 – 19
2018/19Saison régulière222.011 – 33
2017/18Saison régulière116.016 – 16
2016/17Saison régulière411.85 – 20

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

14.7

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

12 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

23 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-28Dom.275338.0
2026-10-23Ext.3474514.0
2026-02-20Ext.3585823.0
2026-01-22Dom.304238.0
2025-12-20Dom.3286320.0
2025-11-25Ext.30190324.0
2025-03-02Ext.27152419.0
2025-02-28Ext.29149636.0
2025-02-04Dom.182547.0
2025-01-19Dom.12012-1.0
2024-02-14Dom.17121322.0
2024-01-13Dom.1770311.0
2023-11-21Ext.85026.0
2023-04-09Ext.402610849.0
2023-04-04Dom.27104419.0
2019-11-05Dom.—92219.0
2019-03-12Dom.—187933.0
2019-01-15Ext.—65411.0
2017-11-21Ext.—125616.0
2017-04-09Ext.—0435.0
2017-03-30Dom.—26511.0
2017-03-24Ext.—117220.0
2016-11-13Dom.—52211.0

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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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