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Historique contre cet adversaire

Walker Kessler vs MIA

Miami Heat · 6 matchs · 2022-12-31 → 2026-11-02

Sa moyenne sur la période : 24.2Forme récente (L5) : 31.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 6 matchs sur 4 saisons : l’échantillon est solide.
  • 1.9 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Défense 21e de la ligue contre les C : 19.4 TTFL concédés, au-dessus de la moyenne ligue (18.0).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +1.9

Moyenne vs cet adversaire

26.2

+1.9

Médiane

26.0

Min – Max

18 – 34

Matchs ≥ 30

33%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

17%

Minutes / match

28.6

Pts / Reb / Ast

10.0 / 12.5 / 0.5

Domicile / extérieur

À domicile

25.8

4 matchs

À l’extérieur

27.0

2 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière133.033 – 33
2024/25Saison régulière230.527 – 34
2023/24Saison régulière125.025 – 25
2022/23Saison régulière219.018 – 20

Contexte défensif

Poste

pivots

TTFL concédés à ce poste

19.4

Moyenne ligue

18.0

Rang défensif (1 = le plus dur)

21 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

6 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-11-02Dom.321515233.0
2025-01-09Dom.30915027.0
2025-01-04Ext.261416034.0
2023-12-30Dom.23108025.0
2023-03-13Ext.3079120.0
2022-12-31Dom.30512018.0

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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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