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Historique contre cet adversaire

Moritz Wagner vs CHA

Charlotte Hornets · 22 matchs · 2018-12-15 → 2026-10-21

Sa moyenne sur la période : 14.6Forme récente (L5) : 22.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 22 matchs sur 9 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.5 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • En forme : 22.0 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (16.1).
  • Irrégulier : de -1 à 37 TTFL selon les matchs.
  • Défense 9e de la ligue contre les F : 15.2 TTFL concédés (moyenne ligue 16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +1.5

Moyenne vs cet adversaire

16.1

+1.5

Médiane

17.0

Min – Max

-1 – 37

Matchs ≥ 30

9%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

59%

Minutes / match

17.9

Pts / Reb / Ast

10.1 / 3.7 / 1.3

Domicile / extérieur

À domicile

15.6

10 matchs

À l’extérieur

16.5

12 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière19.09 – 9
2025/26Saison régulière212.53 – 22
2024/25Saison régulière230.027 – 33
2023/24Saison régulière418.313 – 23
2022/23Saison régulière221.020 – 22
2021/22Saison régulière421.55 – 37
2020/21Saison régulière34.3-1 – 8
2019/20Saison régulière214.510 – 19
2018/19Saison régulière28.58 – 9

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

15.2

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

9 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

22 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-21Dom.167019.0
2026-03-19Ext.195113.0
2026-01-22Dom.15141122.0
2024-11-25Ext.26168227.0
2024-11-12Dom.24185133.0
2024-04-05Ext.1184013.0
2024-03-19Dom.14135223.0
2024-03-05Ext.18114216.0
2023-11-26Dom.18117221.0
2023-03-03Ext.16136020.0
2023-02-05Ext.1985422.0
2022-04-07Ext.28175326.0
2022-01-14Ext.28264137.0
2021-11-24Dom.12134018.0
2021-10-27Dom.104115.0
2021-05-07Ext.236338.0
2021-04-04Dom.93306.0
2021-02-07Ext.17240-1.0
2019-12-10Ext.—96319.0
2019-11-22Dom.—72110.0
2019-03-29Dom.—6109.0
2018-12-15Ext.—5308.0

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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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