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Historique contre cet adversaire

Zion Williamson vs BOS

Boston Celtics · 6 matchs · 2020-01-26 → 2025-01-12

Sa moyenne sur la période : 40.1Forme récente (L5) : 37.0

Changer d’adversaire

La lecture

  • 6 matchs sur 4 saisons : l’échantillon est solide.
  • 3.9 TTFL de moins que sa moyenne sur la même période.
  • Défense 3e de la ligue contre les F : 13.5 TTFL concédés (moyenne ligue 16.5).

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -3.9

Moyenne vs cet adversaire

36.2

-3.9

Médiane

37.0

Min – Max

27 – 44

Matchs ≥ 30

83%

Matchs ≥ 40

33%

Matchs < 20

0%

Minutes / match

34.1

Pts / Reb / Ast

24.0 / 8.2 / 3.2

Domicile / extérieur

À domicile

36.0

3 matchs

À l’extérieur

36.3

3 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2024/25Saison régulière127.027 – 27
2023/24Saison régulière237.036 – 38
2020/21Saison régulière243.042 – 44
2019/20Saison régulière130.030 – 30

Contexte défensif

Poste

ailiers

TTFL concédés à ce poste

13.5

Moyenne ligue

16.5

Rang défensif (1 = le plus dur)

3 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

6 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2025-01-12Ext.28167327.0
2024-03-30Dom.40259436.0
2024-01-29Ext.31264338.0
2021-03-29Ext.31288344.0
2021-02-21Dom.402810442.0
2020-01-26Dom.—2111230.0

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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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