「S10數據說」RGE全方位數據分析,LEC三號種子力爭B組突圍

2020-12-06 FE電競

FE電競特約專欄嘉賓靈石路神秘分析師，透過數據帶你深度了解每一支S10戰隊

【戰隊名稱】

LEC三號種子，小組賽3號隊伍池，坐標小組賽B組

【戰隊概述】

註：本版塊簡要講述戰隊歷史由來，戰隊相關背景，及特殊事跡

Rogue是一家美國電競俱樂部，以CS:GO、彩虹六號而聞名，在2018年，加入EU LCS，作為歐洲特許經營計劃的一部分。11月20日，Riot Games拳頭遊戲確認Rogue為LEC 2019 Spring的十支入選隊伍之一。

【歷史戰績】

註：本版塊整合了該戰隊在其賽區全生涯的歷史戰績，可能會有少數場次缺失

【賽區統治力】

註：本版塊通過縱向對比該戰隊的數據與戰隊所在賽區其他隊伍的數據，分析其在出線賽區中的統治力；由於無法跨賽區橫向對比，本版塊的參考價值相對有限

-場均擊殺-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，場均擊殺排名為10/22處於中上遊水平，隊伍有一定的進攻強度B組因為有DWG和JDG，所以ROGUE在B組中的進攻強度處於最低-場均死亡-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，場均死亡排名為16/22處於中上遊水平，ROGUE是一支失誤率較低的隊伍ROGUE在B組中血腥程度最低，失誤率處在中間，相對來說屬於一支穩健的隊伍-KDA-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，KDA排名為10/22處於上遊水平，RGE在LEC夏季賽常規賽具備統治力，以常規賽第一名晉級季後賽-場均時長-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，場均時長排名為7/22ROGUE相對偏防守，時長較長ROGUE在B組中場均時長最長，與其他兩支隊伍相比差距較大，終結比賽能力較為拖沓賽區統治力小結：統治力相對較弱

【戰隊風格】

註：本版塊通過橫向對比該戰隊與S10所有參賽隊伍的現有數據，分析隊伍的發育能力和地圖資源控制能力在S10參賽隊伍中的位置水平，並總結該戰隊的打法風格、及其擅長的戰術思路

-分均經濟-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，分均經濟排名為10/22ROGUE的經濟效率較高，位於中上遊水平但ROGUE在B組中分均經濟最低，經濟效率小組墊底，且差距較大-分均補刀-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，分均補刀排名為15/22ROGUE的打線發育能力排名倒數第8，另一方面反映出對線水平不高，處於下遊水平ROGUE在B組分均補刀最低，打線發育能力及對線綜合水平墊底，且差距較大-小龍控制率-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，小龍控制率排名為16/22ROGUE的小龍控制率處於中下遊水平，不難看出ROGUE是一支戰術重點不太圍繞下半區來打、小龍控制權在隊內優先級不高、又或是下路較弱的隊伍，對於小龍的掌控偏低ROGUE在B組中小龍控制率最低，排名墊底-大龍控制率-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，大龍控制率排名為7/22ROGUE的大龍控制率處於中上遊水平，當遊戲來到大後期，會比較依賴於大龍收益來終結比賽ROGUE在B組大龍控制率排名中間-場均推塔數-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，場均推塔數排名為13/22ROGUE的場均推塔數位於中下遊水平，推進節奏相對較弱ROGUE在B組場均推塔數排名墊底，能否防住同組強力對手的推進節奏是他們目前面臨的最大問題-場均被推塔數-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，場均被推塔數排名為5/22ROGUE的守塔能力處於下遊水平，守塔能力較弱ROGUE在B組場均被推塔數最高，守塔能力在B組中表現為最弱-分均傷害-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，分均傷害排名為14/22，倒數第一ROGUE的輸出能力極低，選手個人、團戰效率、是否好戰都是導致因素之一ROGUE在B組場均分均傷害最低，且差距較大-一血率-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，場均一血率排名為6/22ROGUE的先發節奏處於上遊水平，第一波節奏處理好於大部分隊伍ROGUE在B組一血率處於中間，且差距較小-視野控制-

ROGUE在所有S賽參賽隊伍中，分均插眼排名為14/22，倒數第一；分均插眼排名為13/22，倒數第二；排眼效率13/22，倒數第二ROGUE的整體視野能力較弱ROGUE在B組視野能力最低，墊底，且差距較大

【數據總結】

ROGUE是一支注重每條路均勢發育的隊伍，在世界賽場上看起來比較中庸偏防守運營的隊伍，缺乏對抗性，運營>打架，而且打得比較拖沓，缺乏終結比賽能力大小龍、防禦塔、視野的數據體現隊伍地圖掌控能力不強推進節奏及守塔能力都不強打法、風格與當前版本契合度不高持續關注FE電競【S10數據說】系列，能讓大家提前了解比賽走向以及戰隊情況！

相關焦點

  • 什麼才是打開「數據分析」的正確姿勢?
    >也就是說： 數據分析，需要從問題中來，回到問題中去。「因為負責渠道的同事提出了需求，希望了解渠道這半年來的相關數據。」「是要數據，還是要分析？」「要數據，但是要協助分析。」「如果要數據，你提供一張Excel表格就可以了，但如果要分析，這個PPT是不合格的。」
  • R 語言之數據分析「Resampling」
    本節主要總結「數據分析」的「Resampling」重抽樣思想，並通過 R 語言實現。有一種東西叫作「傳統」，它在很多時候很有用，但會讓你思維固化，在新的環境下讓你出錯。在總結回歸分析和方差分析的時候 ④Ｒ語言之數據分析「初章」，我總是會在模型的建立之前提到「統計假設」，在模型建立之後進行「假設檢驗」，原因想必大家都能理解，就是因為這些「統計假設」是我們模型建立思想的基礎，是支撐我們模型正確性的「必要條件」。但是，不可否認的是，這些「必要條件」最終會成為我們「數據分析」的局限，讓我們對「不滿足條件的數據集」束手無策。
  • 數據可視化之旅(三):數據圖表的選擇(中)
    作者 | Destiny 來源 | 木東居士 0x00 前言數據圖表的選擇（上），分享了「時序數據」和「比例數據」的可視化圖表方案。不同的數據類型、不同的闡述目的，決定了數據可視化展現形式的差異。因此，今天這篇文章，主要是分享兩類不同的可視化目的及其可選擇的圖表形式。「對比型數據」：對比兩組或兩組以上數據的差異。
  • 韓家煒在數據挖掘上開闢的「小路」是什麼
    在谷歌學術的 H-index中，名列全球計算機科學領域高引作者前三。[2] 雷鋒網作為獨家合作媒體，全程報導了ADL 87 的演講內容（十三位講者內容簡介見《CCF ADL 87 講習班回顧：韓家煒等 13 位大牛全方位解析社交網絡和數據挖掘》，視頻請移步 CCF-ADL87：社交網絡與數據挖掘）。
  • 將單細胞大數據用於藥物研發,「百奧智匯」完成A+輪融資
    所募集資金將用於「百奧智匯」進一步擴大和加速單細胞大數據及單細胞數據分析平臺在創新藥物研發領域的轉化應用，推進其單細胞大數據和分析系統在藥物新靶標挖掘、生物免疫學驗證、抗體開發、生物標誌物發現、基礎科研及臨床研究等方面建立起市場優勢；同時進一步擴大國內外商業化布局。
  • Gartner預測2019年十大「數據和分析技術」趨勢:增強型分析成為...
    增強型數據分析，增強型數據管理，持續型智能，可解釋的 AI，數據結構，NLP/對話式分析，商業 AI 和 ML，區塊鏈和持久性內存伺服器共同構成了 Gartner 2019 年十大「數據和分析技術趨勢」。 最近兩天裡，2 月 18 日-19 日，在雪梨舉行的 Gartner 數據與分析峰會上，增強型數據分析和可解釋的人工智慧成為焦點。
  • 拓撲數據分析TDA,有望打破人工智慧黑箱的神奇算法
    這些子組可能是數據的一個組成部分（例如，某種疾病有許多不同的形式，比如炎症性腸病，或該數據含有一個倖存者/非倖存者的信息），或者說，這些子組是由行集合的某拓撲模型通過分割或熱點分析創建的。如果選擇其中的兩個子組，Ayasdi 技術允許研究者根據他們的 Kolmogorov-Smirnov 分數（KS 分數）生成特徵列表。
  • 數據分析模型:歸因分析
    本篇講述歸因分析在實際業務中的應用及實現方法，主要講解「渠道歸因」和「運營位歸因」的「單值傳遞歸因」、「多值記錄集合歸因」、「時序還原歸因」以及「路徑還原歸因」幾個方法。
  • 數據分析能力的核心是思維
    大多數人錯誤地理解了數據分析，把數據分析能力提升的關鍵放在了方法和工具；對於業務人而言，數據分析的核心思路是，得到兩個變量之間的「量化關係」，用以解釋現象；數據分析的步驟，感知問題、提出假說、選擇表徵、收集數據、分析驗證；提出假說和選擇表徵是很多業務人數據分析做不下去的原因。
  • 創投日報|「Exegenesis Bio」獲數千萬美元B輪融資,「歐卡智能」獲...
    目前，「傑毅生物」是阿里雲在感染性疾病AI應用的戰略合作夥伴，是中國唯一一家提供病原宏基因組mNGS全自動檢測產品解決方案的公司……（查看更多請點這裡）基因治療達商業化臨界點，「Exegenesis Bio」獲數千萬美元B輪融資36氪獲悉，基因療法公司Exegenesis Bio Inc(以下簡稱「Exegenesis」)已完成數千萬美元B輪融資，本輪融資由君聯資本領投，博遠資本、泰福資本和上一輪老股東險峰旗雲
  • 北鬥三號觀測數據質量分析
    為分析各個信號的觀測數據質量，本文選取6個境外iGMAS連續跟蹤站15天的數據對北鬥三號的觀測數據質量進行分析，從信噪比、偽距多路徑、數據完整率、數據飽滿度和數據連續性等五個方面綜合對比了北鬥二號和北鬥三號新舊信號的數據質量，並將北鬥三號與GPS和Galileo在兼容互操作頻點進行對比。
  • 「金猿產品展」Stratifyd——AI驅動的增強智能數據分析平臺
    應用場景三：競品對比監控競爭對手的消費者公開數據，基於消費者的評論、討論內容，在同一分析框架下對比您與競爭對手的產品或服務特點，洞察競爭對手的最新動態和市場策略，取長補短，及時調整業務方向。例如，Stratifyd通過數據連接器幫助某知名菸草集團監控全球100多個國家和地區的競品在不同電商網站上的銷售情況與客戶反饋。
  • 全球冠狀病毒組學數據共享與分析系統
    為做好新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控和科研工作支撐，2020年2月18日，中國科學院微生物研究所主持的國家微生物科學數據中心發布「全球冠狀病毒組學數據共享與分析系統」（http://nmdc.cn/#/coronavirus）。
  • 「極簡Stata」查看數據集、數據清洗與統計描述
    1設定保存文件分析過程保存到工作文件夾的stat.log文件中，輸入：logusing stat.log, replace2查看數據集概況輸入：describe,short結果：sscinstall winsor2 *安裝winsor2命令winsor2age bmi a b c x y , replace cuts(199)命令解讀：此條命令是先找到各個變量的1%和99%分別對應的分位數，如變量a，其分位數分別為m、n，那麼把數據中小於m的數替換成m，把大於n的數替換成n，原始數據直接變為新數據，這個方法叫做縮尾。
  • 數據分析從業者必看,10 個加速 python 數據分析的簡單的小技巧
    其中，有些可能是相當有名的，有些可能是新的，但我相信下次您從事數據分析項目時，它們會非常有用。1.Profiling the pandas dataframeProfiling 是一個幫助我們理解數據的程序，而 Pandas Profiling 正是實現這一點的一個 python 包。
  • 專注高通量單細胞多組學技術,「新格元生物」完成3000萬美元A輪融資
    據悉，「新格元生物」已於近日完成3000萬美元A輪融資。本次融資由中金資本旗下基金領投，千驥資本、杏澤資本、道彤投資和華興資本跟投，是該公司繼2018年與2019年分別獲得由元禾原點及夏爾巴投資領投的種子輪及Pre-A輪融資後的第三輪融資。目前總融資額已超過3億元。
  • 開發以中文「與數據對話」的AI決策系統,「訊能集思」要做人工智慧...
    「平民數據科學家」的出現預示著企業的數位化轉型需求一方面向下擴張，使用數據分析的人員不再局限為數據分析師和科學家；一方面向上升級，企業對於數據分析工具的智能化和自動化需求正在高速增長。「訊能集思」即是一家專注人工智慧決策的人工智慧公司。
  • 每周研究一個問題「22:宏觀角度看數據分析」
    最後，不斷循環，直到找到問題所在2.4.2 數據分析基本方法任何數據分析都是「細分，對比，溯源」這三種行為的不斷交叉。最常見的細分對比維度是時間，我們通過時間進行周月同比，發現數據異常後，再進行維度或流程上的細分，一步步拆解找到問題所在。
  • 圖解:計算機數據結構中的 6 種「樹」,你心中有數了嗎?
    檸檬哥整理了50本計算機相關的電子書，關注公眾號「後端技術學堂」，回復「1024」我發給你，回復「進群」拉你進百人讀者技術交流群。本文首發個人技術微信公眾號，點擊閱讀全文數據結構這門課程是計算機相關專業的基礎課，數據結構指的是數據在計算機中的存儲、組織方式。
  • 「金猿產品展」觀遠一站式智能分析平臺——數據驅動企業精益增長
    觀遠一站式智能分析平臺，面向企業提供數據分析可視化與智能決策服務，打通了數據採集-接入-管理-開發-分析-AI建模-AI模型運行-數據應用全流程，包含數據開發Universe-Platform、數據分析 Galaxy Platform、雲應用Atlas三大產品線。