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
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09