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Historique contre cet adversaire

Pascal Siakam vs MIA

Miami Heat · 31 matchs · 2016-11-04 → 2026-10-30

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 31 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (29.6 contre 29.4).
  • Irrégulier : de 1 à 56 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 : +0.3

Moyenne vs cet adversaire

29.6

+0.3

Médiane

33.0

Min – Max

1 – 56

Matchs ≥ 30

58%

Matchs ≥ 40

32%

Matchs < 20

32%

Minutes / match

35.4

Pts / Reb / Ast

17.9 / 7.1 / 3.7

Domicile / extérieur

À domicile

29.3

17 matchs

À l’extérieur

30.1

14 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière110.010 – 10
2025/26Saison régulière335.712 – 52
2024/25Saison régulière436.517 – 55
2023/24Saison régulière241.527 – 56
2022/23Saison régulière338.033 – 42
2021/22Saison régulière440.031 – 48
2020/21Saison régulière320.05 – 30
2019/20Saison régulière229.524 – 35
2018/19Saison régulière435.318 – 45
2017/18Saison régulière35.31 – 9
2016/17Saison régulière211.511 – 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

31 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-30Ext.29135410.0
2026-03-29Dom.313011643.0
2026-01-10Dom.26117512.0
2025-12-27Ext.34337552.0
2025-02-28Ext.32366255.0
2025-01-02Ext.321811434.0
2024-11-17Dom.35234340.0
2024-11-15Dom.30145217.0
2024-04-07Dom.32188127.0
2023-12-06Dom.36304656.0
2023-03-28Dom.37269539.0
2022-10-24Ext.42239633.0
2022-10-22Ext.40238942.0
2022-04-03Dom.43298548.0
2022-02-01Dom.351614431.0
2022-01-29Ext.572113645.0
2022-01-17Ext.421861036.0
2021-02-24Ext.245245.0
2021-01-22Dom.331514530.0
2021-01-20Dom.37186225.0
2020-08-03Ext.—226335.0
2019-12-03Dom.—1512124.0
2019-04-07Dom.—2310142.0
2019-03-10Ext.—205536.0
2018-12-26Ext.—109218.0
2018-11-25Dom.—216345.0
2018-04-11Ext.—4239.0
2018-02-13Dom.—5416.0
2018-01-09Dom.—2101.0
2017-03-11Ext.—45111.0
2016-11-04Dom.—83012.0

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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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