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Historique contre cet adversaire

Kyle Kuzma vs MIN

Minnesota Timberwolves · 22 matchs · 2017-12-25 → 2026-11-02

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.
  • 3.0 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -4 à 43 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (21.0 contre 15.6 à l’extérieur).
  • Défense 1e de la ligue contre les F : 12.3 TTFL concédés (moyenne ligue 16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -3.0

Moyenne vs cet adversaire

18.8

-3.0

Médiane

18.0

Min – Max

-4 – 43

Matchs ≥ 30

23%

Matchs ≥ 40

14%

Matchs < 20

50%

Minutes / match

30.1

Pts / Reb / Ast

13.9 / 5.0 / 2.8

Domicile / extérieur

À domicile

21.0

13 matchs

À l’extérieur

15.6

9 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière10.00 – 0
2025/26Saison régulière216.06 – 26
2024/25Saison régulière427.011 – 41
2023/24Saison régulière136.036 – 36
2022/23Saison régulière225.58 – 43
2021/22Saison régulière115.015 – 15
2020/21Saison régulière322.011 – 34
2019/20Saison régulière16.06 – 6
2018/19Saison régulière319.310 – 25
2017/18Saison régulière410.3-4 – 43

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

12.3

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

1 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

22 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-11-02Ext.222230.0
2026-01-13Dom.212026.0
2025-12-21Ext.321210426.0
2025-04-08Dom.25104011.0
2025-02-12Ext.391913429.0
2025-02-01Ext.34318241.0
2025-01-13Dom.35225527.0
2024-01-24Dom.351714836.0
2023-02-16Ext.3516718.0
2022-11-28Dom.31238943.0
2021-12-01Dom.3256515.0
2021-03-16Dom.26163121.0
2021-02-16Ext.2674111.0
2020-12-27Dom.29203334.0
2019-12-08Dom.—7116.0
2019-01-24Dom.—104410.0
2018-11-07Dom.—212125.0
2018-10-29Ext.—196323.0
2018-04-06Dom.—230-4.0
2018-02-15Ext.—820-1.0
2018-01-01Ext.—6113.0
2017-12-25Dom.—313443.0

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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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