京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
守望先锋数据分析:卢西奥上手难度排第三
我一直以为卢西奥(DJ)是个很容易上手的英雄,也可以说是入门英雄吧,但是看了国外玩家做的数据时候,发现DJ的难度仅次于源氏和闪光,有点让人捉摸不透,各位看官你们怎么看呢?
今日,国外一位高手对守望先锋里海量的玩家数据做了一个大数据分析,他采集国外的战绩查询网站上面的所有玩家数据,并根据这份数据样本,分析出了所有英雄的操作难度上限,得出了一个守望先锋操作难度上限数据表。
这个算法的最基本原理是根据所有玩家使用的英雄时长,以及这个英雄的胜率,来分析出练习时间跟胜率的关系,据此来得出操作难度系数。简单的说,练习的时间越久但是胜率提高又很慢的英雄,说明这个英雄的操作上限就越高。以下最终数据分析的结论:
根据这个表,我们可以看到几个不出意外的结果:
1、堡垒跟托比昂毫无疑问是最容易上手的,所以操作难度上限低比较合理。
2、整体上这个表格的走向,大部分都是跟射击精准度密切相关,射击精准度要求越高,难度越高,也符合预期。
3、一部分英雄如猎空源氏他们的高难度,属于技能本身特点,路霸的钩子也很关键,所以这些英雄需要很高的操作上限,也是合理的。
有几个结果让人略感惊讶:
卢西奥的操作难度排在第三,仅次于源氏猎空,天使跟禅雅塔的操作难度比法老之鹰还要高。这又是什么原因呢?
从直观上来看,辅助英雄的操作技巧难度要比其他英雄低得多,但是对于意识的要求极高。对于这个数据分析结果,我们认为这是数据样本的问题。
因为这个作者的计算方法基础是单个英雄的时长与胜率之间的关系,高系数意味着辅助英雄要练习非常非常长的时间,才能提升胜率。辅助英雄都非常依赖队友的发挥,指望辅助英雄自己Carry全场夺得胜利实在太难。所以从数据上看,这3个英雄之所以系数高,是因为辅助英雄就算练得非常的强,依然很依赖队友来提升胜率。
至于为什么卢西奥这么高,应该是因为这个英雄用的人实在太多了,每个队伍必备,加上很多新上手的玩家都会用,几乎人手必备一个卢西奥随时补位,拉低了卢西奥的整体胜率。
关于这个数据的作者本人的一些FAQ:
1、这个系数不意味着这个角色的强度与重要性。
2、算法的缺陷:算法本身存在很多无法避免的缺陷问题,比如英雄的玩法开发不足,数据样本数量有限等。
3、数据来源:通过python写的机器人采集了masteroverwatch的数据。
4、这个数据的含义:达到稳定的水准需要消耗的时间系数。这个数据并不针对特别人群,比如某些CSGO职业高手就能很快达到很高的守望先锋的水准。
关于这个操作难度,你怎么看?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26