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Historique contre cet adversaire

Pascal Siakam vs GSW

Golden State Warriors · 24 matchs · 2016-11-16 → 2025-11-01

Sa moyenne sur la période : 29.4Forme récente (L5) : 29.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 24 matchs sur 10 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (30.0 contre 29.4).
  • Irrégulier : de 0 à 60 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (32.6 contre 27.8 à l’extérieur).
  • Dont 6 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +0.6

Moyenne vs cet adversaire

30.0

+0.6

Médiane

29.0

Min – Max

0 – 60

Matchs ≥ 30

50%

Matchs ≥ 40

25%

Matchs < 20

29%

Minutes / match

34.3

Pts / Reb / Ast

19.6 / 6.6 / 3.0

Domicile / extérieur

À domicile

32.6

11 matchs

À l’extérieur

27.8

13 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière134.034 – 34
2024/25Saison régulière232.026 – 38
2023/24Saison régulière336.327 – 49
2022/23Saison régulière230.020 – 40
2021/22Saison régulière128.028 – 28
2020/21Saison régulière247.037 – 57
2019/20Saison régulière117.017 – 17
2018/19Playoffs630.89 – 60
2018/19Saison régulière231.019 – 43
2017/18Saison régulière224.018 – 30
2016/17Saison régulière29.50 – 19

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

15.8

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

12 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

24 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-11-01Dom.38275334.0
2025-01-10Dom.30259038.0
2024-12-23Ext.34205126.0
2024-03-22Ext.332516649.0
2024-02-08Dom.30168227.0
2024-01-07Ext.30166633.0
2023-01-27Ext.40217320.0
2022-12-18Dom.37275540.0
2021-11-21Ext.34216228.0
2021-04-02Dom.31367557.0
2021-01-10Ext.402511337.0
2020-03-05Ext.—175517.0
2019-06-13Ext.PO—2610344.0
2019-06-10Dom.PO—12429.0
2019-06-07Ext.PO—196128.0
2019-06-05Ext.PO—189630.0
2019-06-02Dom.PO—128514.0
2019-05-30Dom.PO—328560.0
2018-12-12Ext.—133319.0
2018-11-29Dom.—262143.0
2018-01-13Dom.—66318.0
2017-10-25Ext.—202230.0
2016-12-28Ext.—0100.0
2016-11-16Dom.—109019.0

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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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