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Historique contre cet adversaire

Yves Missi vs BKN

New Jersey Nets · 4 matchs · 2024-11-11 → 2026-01-14

Sa moyenne sur la période : 17.7Forme récente (L5) : 24.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 4 matchs sur 2 saisons : l’échantillon est solide.
  • 5.5 TTFL de plus que sa moyenne sur la même période.
  • Irrégulier : de 11 à 40 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (34.0 contre 12.5 à l’extérieur).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : +5.5

Moyenne vs cet adversaire

23.3

+5.5

Médiane

21.0

Min – Max

11 – 40

Matchs ≥ 30

25%

Matchs ≥ 40

25%

Matchs < 20

50%

Minutes / match

25.0

Pts / Reb / Ast

10.5 / 8.5 / 2.0

Domicile / extérieur

À domicile

34.0

2 matchs

À l’extérieur

12.5

2 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Saison régulière219.511 – 28
2024/25Saison régulière227.014 – 40

Contexte défensif

Poste

pivots

TTFL concédés à ce poste

18.8

Moyenne ligue

18.0

Rang défensif (1 = le plus dur)

20 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

4 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-01-14Dom.341212428.0
2025-12-06Ext.1846211.0
2025-04-08Ext.1995014.0
2024-11-11Dom.301711240.0

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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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