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
在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20