胜率维度
按项目、赛区与时间区间统计战队胜率,并给出对局样本量,避免小样本带来的判断偏差。
| 排名 | 战队 | 项目 | 对局样本 | 胜率 | 场均经济 | 偏好地图 | 近期走势 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
LX
凌霄电竞LPL 赛区
|
英雄联盟 | 86 局 | 1,842 / 分 | 召唤师峡谷 · 上半区 | 稳定上升 | |
| 2 |
BT
北塔竞技DOTA2 甲级
|
DOTA2 | 74 局 | 1,715 / 分 | 天辉方 · 中路线权 | 波动收窄 | |
| 3 |
QY
青崖战队CSGO 亚洲区
|
CSGO | 92 局 | — | Mirage · 防守端 | 连段走高 | |
| 4 |
HY
海裔战队LPL 赛区
|
英雄联盟 | 80 局 | 1,768 / 分 | 召唤师峡谷 · 下路资源 | 趋于平稳 | |
| 5 |
SL
霜岚战队DOTA2 甲级
|
DOTA2 | 69 局 | 1,663 / 分 | 夜魇方 · 大核运营 | 后期见长 | |
| 6 |
ZN
振南电竞CSGO 亚洲区
|
CSGO | 88 局 | — | Inferno · 进攻端 | 样本扩大中 | |
| 7 |
MX
墨弦战队LPL 赛区
|
英雄联盟 | 76 局 | 1,704 / 分 | 召唤师峡谷 · 野区节奏 | 中期强势 | |
| 8 |
CY
晨屿战队DOTA2 甲级
|
DOTA2 | 63 局 | 1,642 / 分 | 天辉方 · 分推体系 | 对局质量提升 |
按项目、赛区与时间区间统计战队胜率,并给出对局样本量,避免小样本带来的判断偏差。
记录每分钟经济、经济转化效率与资源倾斜方向,用于观察战队运营风格与资源分配习惯。
统计战队在不同地图、不同攻防端的选取与胜率分布,呈现地图池的深度与短板。
以位置为基准拆解选手的参团、输出与资源占用,支持同位置选手之间的横向比较。
观察战队在被压制阶段的止损能力,包含防守回合成功率与关键资源丢失率。
把对局按时间切片,还原战队在前期、中期与后期的强度分布,找出发力窗口。
统计关键中立资源的争夺成功率与时间点,衡量战队对地图目标的掌控水平。
记录不同阵容体系的选取频率与胜率,帮助理解战队的战术储备与版本适应度。
按线路拆解补刀、消耗与压制情况,呈现战队在开局阶段的线路强弱势分布。
统计团战发起与收益的对应关系,观察战队把优势局面转化为胜势的效率。
汇总战队之间的历史交手样本,按时间区间筛选,观察对位关系的变化趋势。
通过样本波动范围衡量战队的表现稳定性,辅助判断区间内数据的可参考程度。
每个维度都会标注对局样本数量与统计区间,样本较小时会同步提示,避免用少量对局推断整体水平。
LOL、DOTA2、CSGO 等项目的指标口径彼此独立,跨项目对比只在胜率与稳定性等通用维度进行。
选手表现以位置为基准拆解,只有在同一位置内比较,参团、输出与资源占用才具备参考意义。
版本更新与赛季阶段变化会单独切分区间,避免把不同版本的样本混在一起计算。
对局结束后统一入库并复核,页面呈现的是已完成对局的统计结果,不展示单场过程数据。
单一维度容易被误读,建议把胜率、经济、资源控制与稳定性放在一起交叉阅读。
蜂鸟竞技数据统计中心支持战队与选手横向对比,本文从教练沈砚的复盘习惯出发,讲数据维度怎样落到赛前判断与训练安排上。
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蜂鸟竞技数据统计中心把选手表现拆成十二类维度,本文借青训选手林照野的成长曲线,讲清楚怎样用可查证的数据读懂一名新人的真实价值。
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