Visualisations

Graphiques et explorations visuelles autour des données TTFL.

Timeline TTFL

Qui était leader TTFL au cumul saison, par mois, ou par semaine — sur une ou plusieurs saisons.

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Matchups d'équipe

Chord chart : contre qui chaque équipe domine ou se fait dominer.

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Victoires / défaites

Tous les matchs des équipes, en ticks par écart de score.

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Heatmap équipes

Chronologie V/D, écart ou TTFL équipe, une ligne par franchise.

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Moyennes TTFL équipes

Points empilés : équipes au-dessus ou sous la moyenne TTFL de chaque période.

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Dominance par saison

Visualisation radiale (petals) : comparaison entre % de victoires et productivité TTFL par équipe.

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Historique des Victoires

Heatmap interactive : taux de victoire par franchise sur toutes les saisons disponibles.

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Heatmap calendrier

Grille saisonnière (style contributions GitHub) colorée par TTFL max ou densité de matchs.

Bientôt

Évolution stats ligue

Tendances NBA dans le temps — points/match, tirs à 3, pace.

Bientôt

Distribution TTFL par soir

Histogramme des scores TTFL sur une plage de dates, avec drill-down sur les soirs notables.

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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