DOTA2比赛数据分析数据集DOTA2MatchDataAnalysis-rubyron
数据来源:互联网公开数据
标签:DOTA2, 电子竞技, 游戏数据, 比赛分析, 胜负预测, 玩家行为, 英雄数据, 机器学习
数据概述:
该数据集包含来自DOTA2游戏比赛的数据,记录了比赛中的各种关键指标,包括玩家、英雄、经济、技能、战斗等信息,旨在用于深入分析比赛结果和玩家行为。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注具体时间,但可以推测为DOTA2游戏历史比赛数据。
地理范围:数据来源于全球范围内的DOTA2游戏比赛。
数据维度:数据集包含大量字段,涵盖比赛的各个方面,如玩家队伍、比赛时长、英雄选择、经济状况、击杀、死亡、助攻、等级、金钱、技能升级时间、装备信息、KDA、胜负结果等,以及英雄角色定位等。
数据格式:数据集以CSV格式提供,包含两个主要文件:Usual_train.csv(训练集)和Usual_test.csv(测试集),便于进行数据分析和模型构建。
来源信息:数据来源于DOTA2游戏对局数据,经过清洗和整理,去除了缺失值和异常值。
该数据集适合用于胜负预测、玩家行为分析、英雄强度评估等研究,也可用于构建各种机器学习模型。
数据用途概述:
该数据集具有广泛的应用潜力,特别适用于以下场景:
研究与分析:适用于电子竞技、游戏数据分析和人工智能交叉领域的学术研究,例如比赛结果预测、英雄胜率分析、玩家行为模式识别等。
行业应用:为游戏开发商、电竞俱乐部、赛事组织方提供数据支持,用于优化游戏平衡性、提升比赛观赏性、制定战术策略等。
决策支持:支持电竞领域的战队教练、分析师进行战术制定和选手评估,帮助提升比赛胜率。
教育和培训:作为数据科学、机器学习、游戏分析等课程的实训素材,帮助学生和研究人员深入理解游戏数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索DOTA2比赛的胜负规律、玩家策略和英雄选择对比赛结果的影响,帮助用户实现对游戏比赛的深入理解,并构建预测模型。