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Historique contre cet adversaire

Pascal Siakam vs PHI

Philadelphia 76ers · 49 matchs · 2016-11-28 → 2026-10-28

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

Changer d’adversaire

La lecture

  • 49 matchs sur 11 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (30.5 contre 29.4).
  • Irrégulier : de 3 à 61 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (33.7 contre 27.2 à l’extérieur).
  • Dont 13 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +1.1

Moyenne vs cet adversaire

30.5

+1.1

Médiane

31.0

Min – Max

3 – 61

Matchs ≥ 30

53%

Matchs ≥ 40

33%

Matchs < 20

31%

Minutes / match

38.1

Pts / Reb / Ast

19.2 / 7.1 / 4.3

Domicile / extérieur

À domicile

33.7

25 matchs

À l’extérieur

27.2

24 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière144.044 – 44
2025/26Saison régulière228.026 – 30
2024/25Saison régulière438.831 – 44
2023/24Saison régulière434.813 – 56
2022/23Saison régulière439.319 – 59
2021/22Playoffs637.815 – 57
2021/22Saison régulière348.741 – 61
2020/21Saison régulière332.019 – 40
2019/20Saison régulière424.818 – 38
2018/19Playoffs727.911 – 45
2018/19Saison régulière426.817 – 37
2017/18Saison régulière411.58 – 18
2016/17Saison régulière39.03 – 18

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

15.0

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

8 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

49 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-28Dom.342611344.0
2026-01-19Ext.35246730.0
2025-12-12Ext.34205226.0
2025-03-14Ext.29277442.0
2025-01-18Dom.35218538.0
2024-12-13Ext.31238344.0
2024-10-27Dom.40175631.0
2024-01-25Dom.3026131056.0
2023-12-22Ext.36315550.0
2023-11-02Ext.33103613.0
2023-10-28Dom.36117420.0
2023-03-31Ext.42144719.0
2022-12-19Ext.483815659.0
2022-10-28Dom.362610644.0
2022-10-26Dom.382051335.0
2022-04-28Dom.PO44247740.0
2022-04-25Ext.PO442310741.0
2022-04-23Dom.PO44348557.0
2022-04-20Dom.PO48125415.0
2022-04-18Ext.PO412010532.0
2022-04-16Ext.PO40243742.0
2022-04-07Dom.3737111261.0
2022-03-20Ext.362610541.0
2021-12-28Dom.42286844.0
2021-02-23Dom.42226737.0
2021-02-21Dom.41237840.0
2020-12-29Ext.35206019.0
2020-08-12Ext.—159421.0
2020-01-22Dom.—1815322.0
2019-12-08Ext.—167218.0
2019-11-25Dom.—257338.0
2019-05-12Dom.PO—1111222.0
2019-05-09Ext.PO—216329.0
2019-05-07Dom.PO—258338.0
2019-05-05Ext.PO—93211.0
2019-05-02Ext.PO—203126.0
2019-04-29Dom.PO—217324.0
2019-04-27Dom.PO—297145.0
2019-02-05Ext.—166217.0
2018-12-22Ext.—266234.0
2018-12-05Dom.—68619.0
2018-10-30Dom.—1515237.0
2018-01-15Ext.—116118.0
2017-12-23Dom.—4548.0
2017-12-21Ext.—46311.0
2017-10-21Dom.—4629.0
2017-01-18Ext.—2103.0
2016-12-14Ext.—4516.0
2016-11-28Dom.—112018.0

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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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