炉石传奇玩家对战数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏数据, 对战记录, 玩家行为, 数据分析, 社交互动, 成绩对比
数据概述
本数据集包含了一组玩家在《炉石传说》（League of Spuds）中的对战记录，数据以CSV格式存储，每行记录代表一次对战信息。数据来源于玩家通过游戏API获取的历史对战数据，主要用于记录玩家在游戏中的表现及互动情况。数据集中的对战信息涵盖了玩家在游戏中的胜败情况、对战角色、对战模式、对战时间等关键字段。此外，由于玩家之间可能存在社交互动（例如多人同时参与同一局对战），数据中可能存在重复的对战ID，这为研究玩家之间的协作和社交行为提供了依据。
数据用途概述
该数据集适用于以下多种应用场景：
1. 玩家行为分析：通过对胜率、击杀与死亡比率等数据的统计分析，可以研究玩家在游戏中的表现模式，识别不同玩家的强项与弱点。
2. 社交互动研究：通过分析重复对战ID的数据，可以探究多人同时参与对战时的胜率变化，评估社交互动对游戏成绩的影响。
3. 游戏模式分析：数据集包含不同对战模式（如排位赛、快速匹配等）的记录，可用于分析玩家在不同模式下的表现差异。
4. 玩家互动与支持：数据集可用于研究玩家间的互动关系，例如谁是最常一起对战的玩家，谁是最积极的社交支持者，从而为游戏社区的互动优化提供参考。
5. 游戏策略探讨：通过分析玩家的对战角色选择、击杀与死亡比率等数据，可以探索哪些策略或角色组合更具有优势。
数据字段说明
- Match ID：每局对战的唯一标识符，可能在数据集中重复出现，表示多人共同参与的对战。
- Player Name：参与对战的玩家名称，可以识别玩家身份。
- Result（Win/Loss）：玩家在该局对战中的胜负结果。
- Role：玩家在对战中选择的角色或职业。
- Game Mode：对战模式，如排位赛、快速匹配等。
- Time Stamp：对战发生的时间戳，可用于分析玩家的活跃时段或趋势。
- Team ID（可选）：当多人共同参与对战时，标识同一团队的玩家。
示例分析问题
以下是一些基于该数据集可以探索的典型问题：
1. 谁拥有最好的胜率？
通过统计每位玩家的胜率（胜场数/总场数），可以识别数据集中表现最佳的玩家。
2. 多人共同对战是否更有可能获胜？
分析重复对战ID的胜负结果，判断多人协作是否对胜率有显著影响。
3. 排位赛中胜率更高还是失败率更高？
根据Game Mode字段，筛选排位赛数据，分析玩家在排位赛中的整体表现。
4. 谁是游戏中最“激进”的玩家？
通过计算每位玩家的击杀与死亡比率（Kill to Death Ratio），识别最积极的玩家。
5. 谁是游戏中的“死亡之王”？
统计每位玩家的死亡次数，识别谁在游戏中死亡最多。
6. 谁是游戏最常参与的玩家？
统计每位玩家的对战总数，识别最活跃的玩家。
7. 谁最喜欢与朋友一起玩游戏？
通过分析重复对战ID中涉及的玩家，识别最常与朋友一起对战的玩家。
数据来源说明
数据来源于《炉石传说》的官方API，玩家通过合法授权获取了个人对战历史数据，并汇总形成该数据集。同时，数据中包含了玩家之间的社交互动信息，例如多人共同参与的对战记录，这为研究玩家之间的协作行为提供了支持。
注意事项
1. 数据集中的对战ID可能存在重复，这并不代表数据冗余，而是反映玩家之间的多人互动行为。
2. 数据字段可能包含玩家名称、对战角色等敏感信息，使用时需注意隐私保护。
3. 由于数据来源于玩家个人行为，可能存在一定的偶然性或偏差，分析时需结合具体场景进行评估。
本数据集旨在为研究玩家行为、社交互动及游戏策略提供基础数据支持，适合用于游戏分析、社交行为研究及策略优化等场景。
