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Historique contre cet adversaire

Yves Missi vs UTA

Utah Jazz · 3 matchs · 2025-03-02 → 2026-10-23

Sa moyenne sur la période : 17.9Forme récente (L5) : 24.6

Changer d’adversaire

La lecture

  • 3 matchs sur 3 saisons : l’échantillon est solide.
  • 3.9 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • En forme : 24.6 TTFL sur ses 5 derniers matchs, au-dessus de son niveau dans ce matchup (14.0).
  • Régulier : 3.6 d’écart-type autour de sa moyenne.
  • Défense 4e de la ligue contre les C : 12.1 TTFL concédés (moyenne ligue 18.0).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -3.9

Moyenne vs cet adversaire

14.0

-3.9

Médiane

12.0

Min – Max

11 – 19

Matchs ≥ 30

0%

Matchs ≥ 40

0%

Matchs < 20

100%

Minutes / match

16.3

Pts / Reb / Ast

6.3 / 3.7 / 0.3

Domicile / extérieur

À domicile

—

0 matchs

À l’extérieur

14.0

3 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2026/27Saison régulière111.011 – 11
2025/26Saison régulière112.012 – 12
2024/25Saison régulière119.019 – 19

Contexte défensif

Poste

pivots

TTFL concédés à ce poste

12.1

Moyenne ligue

18.0

Rang défensif (1 = le plus dur)

4 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

3 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-10-23Ext.961011.0
2026-02-28Ext.1253112.0
2025-03-02Ext.2887019.0

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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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