DOTA2职业选手比赛数据分析数据集DOTA2ProfessionalPlayerMatchDataAnalysis-siegmundwang
数据来源：互联网公开数据
标签：DOTA2, 电子竞技, 比赛数据, 选手表现, 数据分析, 游戏分析, 机器学习, 胜负预测
数据概述：
该数据集包含来自DOTA2职业比赛的详细数据，记录了选手在比赛中的各项关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据文件名推测为多个赛季的比赛数据。
地理范围：数据来源于全球DOTA2职业比赛，覆盖范围广泛。
数据维度：数据集包括了比赛ID（matchid）、选手账号ID（accountid）、助攻（assists）、死亡（deaths）、反补（denies）、一血（firstblood）、每分钟金钱（gpm）、英雄伤害（herodamage）、英雄治疗（heroheal）、英雄ID（heroid）、击杀（kills）、补刀（last_hits）、等级（level）、眼位放置（obsplaced）、符文拾取（rune_pickups）、每分钟击杀（kpm）、侦查守卫放置（senplaced）、防御塔伤害（towerdamage）、防御塔击杀（killbytower）、经验获取速度（xpm）、比赛时长（duration）、天辉胜负（radiwin）、胜负（win）、总金钱（totalgold）、总经验（totalxp）、KDA（杀人/死亡/助攻）、中立生物击杀（neukill）、防御塔击杀（towerkill）、信使击杀（courkill）、兵线击杀（lanekill）、英雄击杀（herokill）、眼位击杀（obskill）、侦查守卫击杀（senkill）、肉山击杀（roshankill）、远古生物击杀（necrokill）、远古遗迹击杀（ancikill）、眼位使用（obsuse）、侦查守卫使用（senuse）、游走（roam）、眼位购买（obspurch）、侦查守卫购买（senpurch）、TP购买（tppurch）、十分钟经验（tenxp）、十分钟金钱（tengold）、十分钟反补（tendn）、十分钟经济效率（tefipar）、兵线效率（laneff）、每分钟操作次数（apm）等。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如midoneinforcsv、nooneinforcsv等，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于DOTA2职业比赛的公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于DOTA2比赛的数据分析、选手表现评估、胜负预测模型的构建等。
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：适用于电子竞技领域的研究，如选手表现评估、战术分析、英雄选择分析等。
行业应用：可以为电竞俱乐部、游戏平台、赛事组织方提供数据支持，如选手价值评估、比赛预测、观众互动等。
决策支持：支持教练团队的战术制定、选手训练，以及游戏平衡性调整。
教育和培训：作为电子竞技数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解DOTA2比赛的运作机制和数据特征。
此数据集特别适合用于探索DOTA2职业比赛中的胜负影响因素，以及选手个人表现与团队配合之间的关系，帮助用户实现对比赛结果的预测、选手能力评估等目标。
