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Aide à la décision

Toutes les cartes en main pour réussir ton pick quotidien : projections avancées, analyse des affiches du soir et tableau d’impact face aux défenses adverses.

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Filtres et détails du modèle
Saison
Modèle
Min. matchs
Exotic
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Joueurs
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Meilleur écart
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Confiance modèle
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P40+ moy.
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Risque moy.
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Tableau TTFL projeté

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📈 Signaux inspirés de DARKO

DARKO met à jour les projections à chaque nouveau match avec confiance du prior, décroissance exponentielle, matchup et contexte d'équipe.

📐 Moteur de distribution

Chaque joueur intègre des probabilités P30+, P40+, P50+, plancher, plafond et volatilité, en mélangeant distribution modélisée et historique.

⚖️ Bayes & Changement de rôle

Le shrinkage bayésien limite les petits échantillons bruités, tandis que le suivi de minutes et d'usage détecte les progressions récentes.

🛡️ Prudence BPM-lite

Ajustement de pression au box-score par poste et contexte collectif, servant de repère complémentaire sans remplacer le BPM officiel.

Références : Présentation DARKO Filtre de Kalman BPM 2.0
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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 hébergé v0.1.0