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Historique contre cet adversaire

OG Anunoby vs MIA

Miami Heat · 28 matchs · 2018-01-09 → 2025-12-21

Sa moyenne sur la période : 19.9Forme récente (L5) : 23.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 28 matchs sur 9 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (19.4 contre 19.9).
  • Irrégulier : de -4 à 54 TTFL selon les matchs.
  • Défense 26e de la ligue contre les F : 19.1 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.6

Moyenne vs cet adversaire

19.4

-0.6

Médiane

17.5

Min – Max

-4 – 54

Matchs ≥ 30

21%

Matchs ≥ 40

11%

Matchs < 20

57%

Minutes / match

36.0

Pts / Reb / Ast

12.5 / 5.1 / 2.1

Domicile / extérieur

À domicile

19.5

15 matchs

À l’extérieur

19.2

13 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière313.72 – 23
2024/25Saison régulière320.05 – 40
2023/24Saison régulière233.525 – 42
2022/23Saison régulière429.512 – 54
2021/22Saison régulière320.710 – 33
2020/21Saison régulière328.021 – 34
2019/20Saison régulière316.011 – 24
2018/19Saison régulière48.5-4 – 19
2017/18Saison régulière39.37 – 12

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

19.1

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

26 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

28 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-12-21Dom.34182323.0
2025-11-14Dom.52302.0
2025-10-26Ext.37146116.0
2025-03-17Dom.329125.0
2025-03-02Ext.43239540.0
2024-10-30Ext.37113015.0
2024-01-27Dom.34191425.0
2023-12-06Dom.39238642.0
2023-03-28Dom.39223532.0
2022-11-16Dom.433210354.0
2022-10-24Ext.3467012.0
2022-10-22Ext.38139020.0
2022-02-01Dom.36133319.0
2022-01-29Ext.562014633.0
2022-01-17Ext.34142210.0
2021-02-24Ext.36146221.0
2021-01-22Dom.35214134.0
2021-01-20Dom.40187329.0
2020-08-03Ext.—73113.0
2020-01-02Ext.—1212324.0
2019-12-03Dom.—63211.0
2019-04-07Dom.—021-4.0
2019-03-10Ext.—113119.0
2018-12-26Ext.—58214.0
2018-11-25Dom.—4315.0
2018-04-11Ext.—54112.0
2018-02-13Dom.—6209.0
2018-01-09Dom.—2507.0

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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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