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Historique contre cet adversaire

Nikola Jokic vs TOR

Toronto Raptors · 20 matchs · 2015-12-03 → 2026-03-20

Sa moyenne sur la période : 44.7Forme récente (L5) : 45.4

Changer d’adversaire

La lecture

  • 20 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.6 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 15 à 77 TTFL selon les matchs.
  • Défense 13e de la ligue contre les C : 16.4 TTFL concédés (moyenne ligue 18.0).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +1.6

Moyenne vs cet adversaire

46.3

+1.6

Médiane

50.5

Min – Max

15 – 77

Matchs ≥ 30

85%

Matchs ≥ 40

70%

Matchs < 20

10%

Minutes / match

35.5

Pts / Reb / Ast

22.9 / 11.9 / 6.8

Domicile / extérieur

À domicile

46.9

11 matchs

À l’extérieur

45.6

9 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière144.044 – 44
2024/25Saison régulière258.052 – 64
2023/24Saison régulière267.057 – 77
2022/23Saison régulière249.545 – 54
2021/22Saison régulière254.554 – 55
2020/21Saison régulière236.536 – 37
2019/20Saison régulière161.061 – 61
2018/19Saison régulière250.544 – 57
2017/18Saison régulière244.532 – 57
2016/17Saison régulière218.015 – 21
2015/16Saison régulière232.015 – 49

Contexte défensif

Poste

pivots

TTFL concédés à ce poste

16.4

Moyenne ligue

18.0

Rang défensif (1 = le plus dur)

13 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

20 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-20Dom.37228944.0
2024-11-04Dom.3828141352.0
2024-10-28Ext.444010464.0
2024-03-11Dom.3835171277.0
2023-12-20Ext.383115657.0
2023-03-14Ext.35288754.0
2023-03-06Dom.361713945.0
2022-03-12Dom.312610754.0
2022-02-12Ext.352815655.0
2021-04-29Dom.281911237.0
2021-03-24Ext.302010536.0
2020-03-01Dom.—23181161.0
2018-12-16Dom.—2610444.0
2018-12-03Ext.—23111557.0
2018-03-27Ext.—2916857.0
2017-11-01Dom.—8161032.0
2016-11-18Dom.—812421.0
2016-10-31Ext.—124115.0
2016-02-01Dom.—2714449.0
2015-12-03Ext.—86015.0

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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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