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Historique contre cet adversaire

OG Anunoby vs ORL

Orlando Magic · 23 matchs · 2018-02-28 → 2026-10-25

Sa moyenne sur la période : 20.0Forme récente (L5) : 23.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 23 matchs sur 9 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (20.9 contre 20.0).
  • Irrégulier : de -1 à 51 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (24.8 contre 16.6 à l’extérieur).
  • Défense 30e de la ligue contre les F : 21.6 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +1.0

Moyenne vs cet adversaire

20.9

+1.0

Médiane

16.0

Min – Max

-1 – 51

Matchs ≥ 30

22%

Matchs ≥ 40

9%

Matchs < 20

52%

Minutes / match

35.4

Pts / Reb / Ast

12.8 / 4.5 / 1.8

Domicile / extérieur

À domicile

24.8

12 matchs

À l’extérieur

16.6

11 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière131.031 – 31
2025/26Saison régulière331.315 – 43
2024/25Saison régulière414.59 – 29
2023/24Saison régulière221.016 – 26
2022/23Saison régulière239.528 – 51
2021/22Saison régulière219.013 – 25
2019/20Saison régulière417.86 – 28
2018/19Saison régulière211.09 – 13
2017/18Saison régulière315.3-1 – 35

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

21.6

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

30 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

23 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-25Dom.35223231.0
2025-12-13Ext.40246443.0
2025-12-07Dom.28217036.0
2025-11-12Dom.3484115.0
2025-01-06Dom.3594311.0
2024-12-27Ext.288509.0
2024-12-15Ext.377519.0
2024-12-03Dom.32182229.0
2024-01-15Dom.44172426.0
2023-11-21Ext.30111416.0
2022-12-09Ext.44128228.0
2022-12-03Dom.33322451.0
2022-04-01Ext.35146225.0
2021-10-29Dom.41165313.0
2020-08-05Ext.—125123.0
2019-11-29Ext.—2746.0
2019-11-20Dom.—94014.0
2019-10-28Dom.—128228.0
2019-02-24Dom.—5609.0
2018-12-28Ext.—82113.0
2018-04-08Dom.—218035.0
2018-03-20Ext.—020-1.0
2018-02-28Ext.—72112.0

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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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