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Historique contre cet adversaire

Kyle Kuzma vs CHI

Chicago Bulls · 22 matchs · 2017-11-21 → 2026-10-23

Sa moyenne sur la période : 21.8Forme récente (L5) : 15.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 22 matchs sur 10 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (21.8 contre 21.8).
  • En froid : 15.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (21.8).
  • Irrégulier : de -2 à 51 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (28.8 contre 14.7 à l’extérieur).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.0

Moyenne vs cet adversaire

21.8

+0.0

Médiane

21.5

Min – Max

-2 – 51

Matchs ≥ 30

27%

Matchs ≥ 40

9%

Matchs < 20

45%

Minutes / match

29.5

Pts / Reb / Ast

15.6 / 5.8 / 2.9

Domicile / extérieur

À domicile

28.8

11 matchs

À l’extérieur

14.7

11 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière125.025 – 25
2025/26Saison régulière427.516 – 51
2024/25Saison régulière319.07 – 32
2023/24Saison régulière118.018 – 18
2022/23Saison régulière421.0-2 – 38
2021/22Saison régulière240.532 – 49
2020/21Saison régulière25.03 – 7
2019/20Saison régulière18.08 – 8
2018/19Saison régulière225.020 – 30
2017/18Saison régulière218.07 – 29

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

19.6

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

29 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

22 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-23Dom.30149425.0
2026-03-01Ext.23103416.0
2026-02-03Dom.313110651.0
2025-12-27Ext.23122418.0
2025-11-07Dom.28118125.0
2025-01-10Ext.215537.0
2025-01-01Dom.2255518.0
2024-11-26Dom.33237332.0
2024-03-16Ext.29115418.0
2023-02-26Ext.381043-2.0
2023-01-11Dom.38214323.0
2022-12-07Ext.38215125.0
2022-10-21Dom.34266238.0
2022-01-07Ext.352111232.0
2022-01-01Dom.402912349.0
2021-01-23Ext.234513.0
2021-01-08Dom.176117.0
2019-11-05Ext.—15408.0
2019-03-12Ext.—215430.0
2019-01-15Dom.—1612220.0
2018-01-26Ext.—9227.0
2017-11-21Dom.—223529.0

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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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