
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
CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21