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Historique contre cet adversaire

Paul George vs CHI

Chicago Bulls · 45 matchs · 2011-01-14 → 2026-10-30

Sa moyenne sur la période : 29.7Forme récente (L5) : 25.4

Changer d’adversaire

La lecture

  • 45 matchs sur 16 saisons : l’échantillon est solide.
  • 4.6 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 3 à 56 TTFL selon les matchs.
  • Dont 5 match(s) de playoffs.
  • Défense 29e de la ligue contre les F : 19.6 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -4.6

Moyenne vs cet adversaire

25.1

-4.6

Médiane

24.0

Min – Max

3 – 56

Matchs ≥ 30

36%

Matchs ≥ 40

16%

Matchs < 20

38%

Minutes / match

32.1

Pts / Reb / Ast

17.4 / 6.0 / 3.4

Domicile / extérieur

À domicile

26.8

22 matchs

À l’extérieur

23.4

23 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière223.516 – 31
2025/26Saison régulière234.026 – 42
2024/25Saison régulière316.011 – 22
2023/24Saison régulière247.539 – 56
2022/23Saison régulière124.024 – 24
2021/22Saison régulière229.023 – 35
2020/21Saison régulière148.048 – 48
2019/20Saison régulière136.036 – 36
2018/19Saison régulière231.027 – 35
2017/18Saison régulière217.55 – 30
2016/17Saison régulière427.818 – 40
2015/16Saison régulière433.019 – 41
2013/14Saison régulière421.312 – 27
2012/13Saison régulière437.017 – 55
2011/12Saison régulière315.37 – 24
2010/11Playoffs511.25 – 20
2010/11Saison régulière310.03 – 15

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

19.6

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

29 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

45 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-30Dom.27186831.0
2026-10-26Dom.25165216.0
2026-03-25Dom.26286442.0
2025-12-26Ext.351512526.0
2025-02-24Dom.30192222.0
2025-01-25Ext.1391111.0
2024-12-08Ext.35127215.0
2024-03-14Ext.35285756.0
2024-03-09Dom.40225939.0
2023-01-31Ext.401610724.0
2022-03-31Ext.32224523.0
2021-11-14Dom.412711435.0
2021-01-10Dom.40287948.0
2019-12-14Ext.—274636.0
2018-12-17Dom.—248435.0
2018-12-07Ext.—195727.0
2017-11-15Dom.—13505.0
2017-10-28Ext.—205030.0
2016-12-30Dom.—324140.0
2016-12-26Ext.—143818.0
2016-11-05Dom.—136324.0
2016-10-29Ext.—201329.0
2016-03-29Dom.—209535.0
2015-12-30Ext.—195419.0
2015-11-27Dom.—338241.0
2015-11-16Ext.—267537.0
2014-03-24Ext.—217124.0
2014-03-21Dom.—10121022.0
2013-11-16Ext.—126212.0
2013-11-06Dom.—216327.0
2013-03-23Ext.—2311235.0
2013-03-03Dom.—1010617.0
2013-02-04Dom.—2111541.0
2012-12-04Ext.—349255.0
2012-04-25Dom.—7617.0
2012-03-05Ext.—211024.0
2012-01-25Ext.—133115.0
2011-04-26Ext.PO—7206.0
2011-04-23Dom.PO—95116.0
2011-04-21Dom.PO—612220.0
2011-04-18Ext.PO—6419.0
2011-04-16Ext.PO—2215.0
2011-03-18Dom.—67215.0
2011-01-29Ext.—8303.0
2011-01-14Dom.—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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