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出版者:人民邮电出版社

作者:刘金喜 徐建平 徐沛然

出品人:

页数:191

译者:

出版时间:2001-3

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787115091178

丛书系列:

图书标签:

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电子竞技与数据分析的深度融合：从理论基石到实战应用 本书聚焦于电子竞技（Esports）领域中，数据分析如何从基础概念渗透到职业战术制定、选手绩效评估乃至赛事运营管理的各个层面。 本书旨在为电竞爱好者、专业分析师、教练团队以及赛事组织者提供一套系统、深入且极具实践指导意义的知识体系，揭示“数据驱动决策”在现代电竞生态中的核心价值。 第一部分：电竞数据分析的理论基石与工具箱 本部分内容将彻底剥离那些与“电脑外设选购与使用”相关的一切信息，转而构建分析师所需的基础认知框架。 第一章：电竞数据科学概论 本章首先界定电子竞技数据学的范畴。不同于传统体育的统计学，电竞数据更强调实时性、高维度和非结构化数据的处理。我们将探讨电竞数据的类型——包括宏观赛事数据（如 Ban/Pick 率、地图胜率）、微观操作数据（如 KDA、GPM、伤害占比）以及选手行为数据（如走位热力图、技能命中率）。 重点讨论数据采集的挑战性，例如如何精确量化“团队协作”或“心理压力”等隐性因素。此外，本章会介绍构建有效分析框架的必要性，强调从“描述性分析”向“预测性分析”和“规范性分析”进阶的路径。 第二章：核心数据采集与预处理技术 离开了硬件连接与设置的讨论，本章将深入软件层面。我们将详细介绍从游戏API（若可用）或第三方数据抓取工具中获取原始数据的流程。 重点内容包括： 1. 数据清洗与标准化： 探讨如何处理缺失值、异常值（如因Bug导致的错误数据）和不一致的命名规范。 2. 时间序列数据的处理： 许多电竞数据是按时间点记录的，如何对这些数据进行重采样、平滑处理，以提取有意义的趋势。 3. 维度构建： 如何将原始的点击、移动记录转化为可供分析的特征（Feature Engineering）。例如，将一系列鼠标点击转化为“视野控制的有效时长”这一指标。 第三章：统计学在电竞中的应用与局限 本章侧重于统计推断而非硬件性能测试。我们将回顾在电竞分析中常用的统计工具：假设检验（用于判断某一战术是否显著优于另一战术）、回归分析（用于评估资源投入与产出的关系）以及方差分析（ANOVA）。 特别强调“小样本问题”在电竞分析中的常见性。由于某些特定战术的出现频率较低，如何使用贝叶斯方法等替代方案进行更稳健的推断，将是本章的难点。同时，我们将批判性地审视过度依赖P值可能导致的误判。 第二部分：高级分析模型与战术洞察 本部分完全聚焦于如何利用数据模型来解析复杂的电竞博弈，完全避开任何关于鼠标、键盘或显示器设置的讨论。 第四章：绩效评估的量化模型构建 本章旨在构建超越传统KDA的综合评估体系。我们将介绍多因子评估模型（Multi-Factor Rating Systems）。 1. 期望价值分析（Expected Value Analysis）： 计算一次击杀、一次阵亡或一次资源争夺的预期价值，从而量化操作的“风险回报比”。 2. 影响力评分（Impact Scoring）： 如何设计指标来衡量一名选手在非直接参战时的贡献，例如视野布置者、节奏带动者。我们将介绍使用主成分分析（PCA）来简化高维绩效数据，提取出最主要的几个“胜利因子”。 3. 角色特定指标： 针对不同游戏类型（如MOBA、FPS、RTS）设计关键绩效指标（KPIs）。例如，在MOBA中，分析“控线效率”与“支援效率”的平衡点。 第五章：战术结构的可视化与解构 数据只有通过有效的可视化才能转化为洞察力。本章探讨高级图表技术在电竞战术分析中的应用。 1. 网络分析（Network Analysis）： 将队伍中的选手和关键资源点视为节点，操作和资源流动视为边。通过中心性指标（Centrality Measures）来识别团队的“核心控制点”和潜在的“单点故障”。 2. 时空数据可视化： 利用热力图（Heatmaps）和轨迹图（Pathing Maps）来揭示队伍在不同时间段的站位偏好、视野控制盲区以及转线速度。这些图表完全基于游戏内定位数据，与外设的刷新率或响应时间无关。 3. 决策树与流程挖掘： 用于解构教练组的战术蓝图。通过流程挖掘技术，我们可以从海量的回放数据中自动提取出“如果A发生，队伍通常会采取B行动”的概率性流程图。 第六章：预测建模与风险管理 本章是实践应用的高级阶段，侧重于前瞻性分析。 1. 机器学习在选边预测中的应用： 构建分类模型（如逻辑回归、支持向量机）来预测基于Ban/Pick阶段的地图/对局胜率。讨论特征选择的重要性，例如，将对方的“特定英雄禁用偏好”作为重要特征输入。 2. 动态博弈论： 引入动态博弈论的概念，分析在信息不完全的情况下，队伍如何进行最优的资源分配和时机选择。这涉及到如何量化“虚张声势”或“诱导失误”的概率。 3. 压力测试与情景模拟： 如何利用蒙特卡洛模拟来测试队伍在不利局势（如核心选手被针对或关键装备滞后）下的韧性，提前为逆境制定数据支持的应对策略。 第三部分：数据在电竞生态中的延伸应用 本部分将数据分析的视角从场内扩展到整个职业生态系统。 第七章：转会市场与人才发掘的数据驱动 本章探讨如何利用数据评估选手的“真实市场价值”，而不是仅仅依赖名气或短期战绩。 1. 跨环境（Cross-Game/Cross-Team）绩效迁移性分析： 如何评估一名选手的核心能力（如反应速度、决策质量）在不同游戏环境或不同队友组合下的稳定性。 2. 潜力挖掘模型： 使用纵向数据分析（Longitudinal Analysis）追踪次级联赛或青训选手的成长曲线，通过预测模型识别出未来三年内可能达到顶尖水平的人才。 3. 薪酬结构优化： 数据如何帮助俱乐部制定更公平、更能激励选手的薪酬体系，例如将部分奖金与特定、可量化的“影响力指标”挂钩。 第八章：赛事运营与观众体验的数据优化 本章面向赛事主办方，讨论数据分析在提升商业价值和观众满意度方面的作用。 1. 直播数据优化： 分析观众在不同信息界面（如比分板、小地图、选手特写）的停留时间，从而指导最佳的实时信息展示方案。 2. 赛程与地图平衡性分析： 利用统计模型分析不同地图（或不同对局顺序）对比赛结果和观赏性的影响，为未来的赛事设计提供数据参考。 3. 反作弊与数据完整性： 探讨如何利用异常数据点检测技术来辅助监督比赛的公平性，确保赛事数据的可靠性。 结论：迈向智能电竞的未来 总结全书观点，强调数据分析是电竞职业化的必然趋势。未来的电竞分析将更加依赖于实时反馈、更精细的心理模型和更强的跨学科交叉融合。本书提供的工具和思维框架，是所有致力于在竞争激烈的电竞世界中取得优势的专业人士的必备指南。

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