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Historique contre cet adversaire

Oso Ighodaro vs MIL

Milwaukee Bucks · 4 matchs · 2025-03-24 → 2026-03-21

Sa moyenne sur la période : 13.3Forme récente (L5) : 19.8

Changer d’adversaire

La lecture

  • 4 matchs sur 2 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.5 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • En forme : 19.8 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (14.8).
  • Régulier : 4.8 d’écart-type autour de sa moyenne.
  • Défense 4e de la ligue contre les F : 13.6 TTFL concédés (moyenne ligue 16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +1.5

Moyenne vs cet adversaire

14.8

+1.5

Médiane

15.0

Min – Max

8 – 21

Matchs ≥ 30

0%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

75%

Minutes / match

22.3

Pts / Reb / Ast

7.5 / 3.3 / 1.5

Domicile / extérieur

À domicile

14.5

2 matchs

À l’extérieur

15.0

2 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière219.017 – 21
2024/25Saison régulière210.58 – 13

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

4 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-03-21Dom.32125321.0
2026-03-10Ext.2184217.0
2025-04-01Ext.1862113.0
2025-03-24Dom.194208.0

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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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