如何做AG体育游戏用户的用户行为数据分析析的有效性 ?

类型:大小:3.4MB游戏下载排行榜游戏推荐游戏攻略王者荣耀深度数据分析WF对阵AG超玩会时间:第三周的比赛即将开始,而第三周比赛的重头戏想必就是AG超玩会对战WF了,去年KPL上AG超玩会在BO2的比赛第三局时近乎碾压的击败了WF,WF是否能报当年的一箭之仇呢?让我们用数据来说话吧。 运营流和压制流的完美对决(图片源自官方网站) 在AG超玩会本赛季的比赛中,最长的一场比赛是对阵XQ的第二场,这场比赛打了28:28才分出胜负。而在AG超玩会本赛季全部9场比赛中,25分钟以上的就有三场,而且9场比赛中最快结束的比赛是对阵eStar的第一场,也是在15:01结束比赛,其他场次均在16分钟以后才分出胜负,由此表明AG超玩会更加喜欢运营作战,后期决胜。 而在WF本赛季的比赛中,目前一共有10场比赛,虽然在对阵eStar的比赛中打了足足32:37才获胜,但是在这10场比赛中有5场的比赛都是在20分钟以下结束,最快的一场是WF对阵sViper的第二场比赛,WF在这场比赛中仅仅使用13:53就终结了sViper。这恰恰证明了WF并不喜欢拖到后期,喜欢在前期就分出胜负。 所以本场比赛的第一大看点就是,运营流对阵压制流,我们通过2周的比赛不难发现AG超玩会的前期略显薄弱,而WF拖到后期也会出现小失误,所以在我看来两队的比赛前十分钟肯定看点十足,谁能拿下前十分钟的节奏谁就能获得胜利。 风格迥异的BAN人 最强的矛攻最强的盾(图片源自官方网站) 虽然AG超玩会喜欢打后期发育流,但是AG超玩会前两周的9场比赛,让我们看到了他们对于输出的执着。在AG超玩会这9场比赛中,AG超玩会除了一个常驻法师位外,9场比赛均是三核输出的阵容,2刺客配1法师或者1刺客1射手1法师,这三核输出阵容保证了AG超玩会不管在多么劣势的情况下,都能依靠一波完美团战翻盘胜利,而AG超玩会显然也是这么做的。 反观WF这边,10场比赛中4场比赛用出三肉阵容,其他场次也均保持两个肉英雄的存在,输出的核心一般只有1法师1射手或者1法师1刺客,也正是这样的一套阵容,让WF的前期更容易取得优势,但是在后期的团战中,很容易发生输出匮乏的现象,这也是WF在后期常常输掉的原因。 看完了选人,两队的BAN人其实也是两种风格,AG超玩会的BAN人主要是顺应版本,然后最多一个BAN位给对方比赛难缠的选手,但是WF的BAN人显然是更加的针对每个战队的薄弱位,比如在对阵eStar的2场比赛中都放出了太乙真人,并且取得了一胜一负的战绩,说明WF也研究过版本强势英雄的弱项,能够使用一些较为针对的打法克制。而本次WF对阵AG超玩会的比赛,我想AG超玩会还是会BAN掉版本强势英雄的同时针对以下WF的边路,而WF可能就会全力针对AG超玩会的打野位和边路刺客。 选手实力平均 谁将脱颖而出(图片源自官方网站) 两队的选手实力可以说是相当接近,AG超玩会基本一直都是五虎征战,兰息仅仅上场两次就被雪藏,AG超玩会打的9场比赛中,总共击杀111人,总死亡106次,总助攻246次。WF的十场比赛中,总击杀134人,总死亡107次,总助攻301次。由此可见双方的数据确实势均力敌。 在团队人头占比方面,AG超玩会可以说是相当平均,老帅、梦泪、流苏、VV四人都能独当一面,而月痕主要就是保证自己不死的前提下给予对面足够的骚扰,月痕在生存方面也做得相当完美,9场比赛仅仅死了11次也是让我们见识到了他的保命能力。 而WF的输出则更多的是依靠Evildoer和Shadow的前期线上压制,再配合JiCh1的线上骚扰,虽然WF的总比赛时长并没有AG超玩会多,人头和助攻却要远超他们,除了多了一局的因素外,还是要说一下WF战队对于前期的统治力,如果AG超玩会前期没有稳住阵脚也许会被WF2:0也说不定哦。 第三周的比赛可以说是对前两周比赛的总结,第三周开始各个战队的积分都会更加稳固,而WF和AG超玩会谁能争夺下第二的宝座显然相当重要,通过上面的数据分析我们也发现两队的实力基本处于五五开的局面,至于谁能拿下比赛的胜利去威胁QG的王座呢?就让我们期待一下吧。 文章来源:游久电竞AG用户做主叫异常故障处理_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员,立省24元!
AG用户做主叫异常故障处理
阅读已结束,下载文档到电脑
想免费下载更多文档?
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢体育数据分析Sports Analytics从何开始?求建议 - 知乎131被浏览6912分享邀请回答5添加评论分享收藏感谢收起12添加评论分享收藏感谢收起查看更多回答有哪些大数据分析案例? - 知乎69被浏览12351分享邀请回答5添加评论分享收藏感谢收起自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。  4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度,然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长,则显示可以快速供给的食物;如果队列较短,则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。  5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时,Morton就开始了自己的社交秀。首先,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。根据客户以往的订单,推测出其所乘的航班,然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。  6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。  7. Tesco PLC(特易购)和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析,进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。  8. American Express(美国运通,AmEx)和商业智能。以往AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。于是,AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型,基于历史交易数据,用115个变量来进行分析预测。该公司表示,对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户,已经能够识别出其中的24%。69 条评论分享收藏感谢收起查看更多回答

我要回帖

更多关于 王者荣耀用户数据分析 的文章

 

随机推荐