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Historique contre cet adversaire

OG Anunoby vs MIL

Milwaukee Bucks · 23 matchs · 2018-01-01 → 2026-02-27

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 23 matchs sur 9 saisons : l’échantillon est solide.
  • 4.4 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • En forme : 23.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (15.5).
  • Irrégulier : de -3 à 42 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à l’extérieur (18.2 contre 11.3 à domicile).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -4.4

Moyenne vs cet adversaire

15.5

-4.4

Médiane

13.0

Min – Max

-3 – 42

Matchs ≥ 30

17%

Matchs ≥ 40

9%

Matchs < 20

61%

Minutes / match

33.5

Pts / Reb / Ast

11.2 / 3.9 / 2.2

Domicile / extérieur

À domicile

11.3

9 matchs

À l’extérieur

18.2

14 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière227.012 – 42
2024/25Saison régulière323.07 – 40
2023/24Saison régulière215.53 – 28
2022/23Saison régulière317.3-2 – 38
2021/22Saison régulière229.525 – 34
2020/21Saison régulière217.011 – 23
2019/20Saison régulière318.313 – 24
2018/19Saison régulière3-2.3-3 – -2
2017/18Saison régulière33.31 – 8

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

13.6

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

4 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

23 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-02-27Ext.28243342.0
2025-10-28Ext.3496512.0
2025-03-28Ext.36312240.0
2025-01-12Dom.3111127.0
2024-11-08Dom.32146522.0
2024-04-07Ext.384323.0
2023-11-01Dom.25162328.0
2023-03-19Ext.37224138.0
2023-01-17Ext.35532-2.0
2023-01-04Dom.46149016.0
2022-01-15Ext.39248425.0
2022-01-05Ext.35226234.0
2021-02-18Ext.27107111.0
2021-02-16Ext.27137123.0
2020-08-10Ext.—74513.0
2020-02-25Dom.—115424.0
2019-11-02Ext.—93418.0
2019-01-31Dom.—011-2.0
2019-01-05Ext.—320-3.0
2018-12-09Dom.—220-2.0
2018-02-23Dom.—0001.0
2018-01-05Ext.—5011.0
2018-01-01Dom.—1628.0

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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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