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Historique contre cet adversaire

Nikola Jokic vs WAS

Washington Bullets · 19 matchs · 2016-01-28 → 2025-03-15

Sa moyenne sur la période : 43.8Forme récente (L5) : 45.4

Changer d’adversaire

La lecture

  • 19 matchs sur 10 saisons : l’échantillon est solide.
  • 7.8 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • En froid : 45.4 TTFL sur ses 5 derniers matchs, sous son niveau dans ce matchup (51.6).
  • Irrégulier : de 6 à 88 TTFL selon les matchs.
  • Défense 9e de la ligue contre les C : 15.4 TTFL concédés (moyenne ligue 18.0).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +7.8

Moyenne vs cet adversaire

51.6

+7.8

Médiane

52.0

Min – Max

6 – 88

Matchs ≥ 30

89%

Matchs ≥ 40

63%

Matchs < 20

5%

Minutes / match

34.3

Pts / Reb / Ast

25.9 / 12.1 / 6.8

Domicile / extérieur

À domicile

51.2

9 matchs

À l’extérieur

52.0

10 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2024/25Saison régulière276.565 – 88
2023/24Saison régulière274.563 – 86
2022/23Saison régulière274.065 – 83
2021/22Saison régulière266.065 – 67
2020/21Saison régulière253.549 – 58
2019/20Saison régulière228.527 – 30
2018/19Saison régulière239.032 – 46
2017/18Saison régulière245.038 – 52
2016/17Saison régulière131.031 – 31
2015/16Saison régulière218.06 – 30

Contexte défensif

Poste

pivots

TTFL concédés à ce poste

15.4

Moyenne ligue

18.0

Rang défensif (1 = le plus dur)

9 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

19 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-03-15Dom.394013965.0
2024-12-07Ext.395616888.0
2024-02-22Dom.3121191563.0
2024-01-21Ext.364212886.0
2023-03-22Ext.343112765.0
2022-12-14Dom.334314883.0
2022-03-16Ext.262913865.0
2021-12-13Dom.312819967.0
2021-02-25Dom.382411749.0
2021-02-17Ext.37337958.0
2020-01-04Ext.—1410427.0
2019-11-26Dom.—820530.0
2019-03-31Dom.—2314446.0
2019-03-21Ext.—1561132.0
2018-03-23Ext.—258538.0
2017-10-23Dom.—299552.0
2016-12-08Ext.—1711131.0
2016-03-12Dom.—0536.0
2016-01-28Ext.—1510330.0

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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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