Dota Analysis - анализ данных для Dota 2

Всем привет!


Я со школьных лет играл сначала в DotA Allstars, а сейчас в Dota 2. Думаю, мне, как и многим игрокам, хочется знать объективные преимущества героев и предметов, чтобы принимать лучшие решения перед и во время матча. Эти преимущества отражаются в статистических показателях, например, в среднем проценте побед. Однако данных, представленных на сайтах с внутреигровой статистикой, таких как Dotabuff или Opendota, недостаточно для того, чтобы делать выводы. Например, мы можем посмотреть предметы, обладающие наибольшим средним процентом побед, но в топе этого списка находятся самые дорогие предметы, и оказываются они там не потому, что игроки, купившие этот предмет, чаще побеждают, а потому, что игроки, которые побеждают, могут купить дорогие предметы. Другими словами, одного винрейта недостаточно, чтобы оценить предмет, нужно учитывать также его стоимость, частоту покупок и другие показатели. Такой информации на указанных сайтах нет.

Dota Analysis - анализ данных для Dota 2 Dota 2, Data Science

Однако так получилось, что я занимаюсь еще и научными исследованиями в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. И мне всегда хотелось применить эти методы к данным доты. Результатом моего стремления стал проект Dota Analysis. Цель проекта - предоставить инструменты принятия решений для игроков в Dota 2 на основе анализа данных. Мы не собираем данные матчей сами (это было бы слишком трудоемкой задачей для нашего небольшого коллектива энтузиастов), а берем уже готовые статистические показатели из открытых источников. Проект еще только развивается. На данный момент реализован анализ зависимостей между статистическими показателями героев, предметов и нейтральных предметов. Наиболее интересные случаи вынесены на главную. Например, на странице Heroes Pick Rate vs Win Rate можно найти метовых или наоборот неметовых героев, а на странице Items Cost vs Win Rate - лучшие для победы предметы с учетом стоимости. Для расчетов используются алгоритмы кластеризации, регрессии и различные статистические методы. Данные автоматически обновляются раз в сутки.

Dota Analysis - анализ данных для Dota 2 Dota 2, Data Science

Приглашаю всех попробовать применить результаты анализа на практике! Буду рад комментариям и пожеланиям, что бы вы еще хотели увидеть на нашем сайте. Можно писать здесь или на почту: contacts@dotaanalysis.com.