advertisement banner
i
C

Индивидуальная и командная статистика по использованию флешек на Krakow Major

Для того чтобы понять кто лучше делает что-то, люди придумали вычислять различные рейтинги или метрики. Данный подход работает и в Counter-Strike. Всем знакомые такие метрики как K:D, ADR, HLTV rating итд

Однако я убежден что существуют сотни других полезных метрик, которые до сих никем не рассчитываются: ни стриминговыми студиями, ни HLTV.org (не могу быть уверен насчет приватных тулз). Честно говоря, я думаю что большая часть публикуемой сейчас статистики ужасна: не информативна, не разнообразна и все вычисляют одно и то же.

Чтобы продемонстрировать что могут быть другие полезные метрики кроме общего количества фрагов и демеджа, я взял 47 демок с Krakow Major и сделал программу, вычисляющую несколько метрик связанных с использованием флешек.

Посмотрим на графики. Начнем с показателя, измеряющего суммарное время ослепления соперников в среднем за одну карту. По оси х отмечена разница в количестве выигранных и проигранных матчей

major_1.png

Все команды, имеющие в среднем менее 200 секунд за матч имеют неположительный результат.

Давайте посмотрим на тот же показатель, но с точки зрения стадии до которой дошла команда

major_2.0.pngИ снова видно как граница в 200 секунд влияет на результат команды и делит их на те кто вышел из группы и кто нет. Похоже что те кто слепят недостаточно много чаще чаще проигрывают.

Стоит признать что просто много флешить соперников недостаточно для победы. Другая возможная метрика - количество флешек, которые привели к убийству слепого оппонента

major_3.png

И снова проглядывается граница в 12 флешек: всего одна команда с меньшим количеством вышла в playoff. Обратите внимание, что этой "аномалией" является Gambit :) Это в целом характерно для команд из СНГ, я отражу это подробнее в следующих публикациях.

Можно придумать еще довольно много метрик для флешек, но давайте пока остановимся на этих и посмотрим на индивидуальное распределение показателя для игроков. Я действую следующим образом: беру показатель, сортирую всех игроков по значениям и показываю распределение. Дальше смотрим на топ и последние места :)

major_4.png

Вот все игроки с показателем >80 секунд за матч

major_5.png

С другой стороны группа игроков с показателем < 20 секунд за матч. Единственный игрок из них, вышедший из группы это olofmeister

major_6.png

Другая метрика которую я уже рассматривал для команд — флешки под которые удалось сделать фраг

major_7.png

Посмотрим кто занял топ

major_8.png

И кто с обратной стороны списка

major_9.png



В целом хочу сказать, что можно придумать еще много различных метрик, связанных с Counter-Strike. Целью поста является продемонстрировать как подобный подход может помочь проанализировать игру команд и игроков и обнаружить сильные и слабые места игроков.

Я раньше играл в 1.6 в командах tao и vifort, а сейчас интресуюсь анализом данных из Counter-Strike. Я в основном занимаюсь созданием программ для CS команд, но так же заинтересован в предоставлении данных для организаторов турниров, стримов и создателей контента. Пишите на [url=mailto:watti@gosu.ai]watti@gosu.ai[/url]

Комментарии