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Historique contre cet adversaire

Shai Gilgeous-Alexander vs LAC

Los Angeles Clippers · 22 matchs · 2019-11-18 → 2026-10-25

Sa moyenne sur la période : 43.6Forme récente (L5) : 40.2

Changer d’adversaire

La lecture

  • 22 matchs sur 8 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (42.7 contre 43.6).
  • Irrégulier : de 6 à 82 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (47.5 contre 37.8 à l’extérieur).
  • Défense 28e de la ligue contre les G : 19.2 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (15.7).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.9

Moyenne vs cet adversaire

42.7

-0.9

Médiane

45.0

Min – Max

6 – 82

Matchs ≥ 30

77%

Matchs ≥ 40

64%

Matchs < 20

5%

Minutes / match

34.1

Pts / Reb / Ast

27.1 / 4.3 / 6.1

Domicile / extérieur

À domicile

47.5

11 matchs

À l’extérieur

37.8

11 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière149.049 – 49
2025/26Saison régulière346.729 – 61
2024/25Saison régulière451.831 – 82
2023/24Saison régulière341.024 – 51
2022/23Saison régulière447.334 – 61
2021/22Saison régulière233.025 – 41
2020/21Saison régulière243.039 – 47
2019/20Saison régulière326.36 – 46

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

19.2

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

28 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

22 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-25Dom.36346549.0
2026-04-08Ext.302011129.0
2025-12-18Dom.29327650.0
2025-11-04Ext.293041261.0
2025-03-23Ext.37263831.0
2025-01-02Dom.30293850.0
2024-11-11Dom.39453982.0
2024-11-02Ext.31253944.0
2024-02-22Dom.35314851.0
2024-01-16Ext.34192424.0
2023-12-21Dom.32318448.0
2023-03-23Ext.27304354.0
2023-03-21Ext.36317440.0
2022-10-27Dom.34245634.0
2022-10-25Dom.37335861.0
2021-12-18Dom.36183625.0
2021-11-01Ext.40287241.0
2021-01-24Ext.37236739.0
2021-01-22Ext.39303847.0
2020-03-03Dom.—156227.0
2019-12-22Dom.—323546.0
2019-11-18Ext.—11106.0

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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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