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Historique contre cet adversaire

Moritz Wagner vs MIN

Minnesota Timberwolves · 13 matchs · 2019-01-06 → 2026-04-08

Sa moyenne sur la période : 14.5Forme récente (L5) : 22.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 13 matchs sur 7 saisons : l’échantillon est solide.
  • 4.7 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de -1 à 60 TTFL selon les matchs.
  • Défense 1e de la ligue contre les F : 12.3 TTFL concédés (moyenne ligue 16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +4.7

Moyenne vs cet adversaire

19.2

+4.7

Médiane

15.0

Min – Max

-1 – 60

Matchs ≥ 30

23%

Matchs ≥ 40

8%

Matchs < 20

54%

Minutes / match

16.1

Pts / Reb / Ast

11.8 / 4.7 / 0.7

Domicile / extérieur

À domicile

18.0

7 matchs

À l’extérieur

20.5

6 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière28.55 – 12
2023/24Saison régulière226.515 – 38
2022/23Saison régulière126.026 – 26
2021/22Saison régulière218.54 – 33
2020/21Saison régulière214.59 – 20
2019/20Saison régulière241.022 – 60
2018/19Saison régulière22.5-1 – 6

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

13 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-04-08Dom.74415.0
2026-03-07Ext.1977312.0
2024-02-02Ext.1184015.0
2024-01-09Dom.31218238.0
2023-02-03Ext.21190026.0
2022-03-11Dom.13186133.0
2021-11-01Ext.62104.0
2021-05-09Dom.2411509.0
2021-02-27Dom.12121020.0
2019-11-15Ext.—3015260.0
2019-11-02Dom.—145022.0
2019-01-24Dom.—000-1.0
2019-01-06Ext.—8506.0

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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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