Le Labo des Stats

Profils TTFL atypiques : régularité, volatilité, back-to-back, forme récente et disponibilité.

Iron Man B2B

Produit le plus en deuxième soir de back-to-back.

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Le Blue Chip

Garantit le plus de points avec le moins de risque (Ratio de Sharpe).

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Le Métronome

Écart-type bas, rendement stable.

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Le Ticket de Loto

Asymétrie positive : des pics de score aberrants.

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Boom or Bust

Grand écart entre plancher et plafond.

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Le Surfeur

Autocorrélation positive : marche par grosses séries.

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La Flèche

Forme récente au-dessus de sa saison.

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Le Diesel

Tendace positive : s'améliore au fil de la saison.

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Le Sleeper

Moyenne discrète mais floor solide.

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Le Casanier

Bien meilleur à domicile qu'à l'extérieur.

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Le Voyageur

Aime climatiser les salles adverses.

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L'Usine à Briques

Championnat des scores en dessous de 15.

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Le Bûcheron

Coûte très cher en malus par minute.

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Monsieur Propre

Zéro déchet, ratios de propreté impeccables.

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Équipe
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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 hébergé v0.1.0