Folosirea eficientă a statisticilor flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Utilizarea eficientă a statisticilor flashbang

Majoritatea statisticilor pe care le folosim măsoară performanța unui jucător în ceea ce privește puterea de oprire. Uciderile, decesele, schimburile și așa mai departe ale unui jucător sunt toate măsurători directe ale îndemânării. Dar Counter-Strike înseamnă mai mult decât să faci clic pe capete și, deși nu este la fel de evident să folosești statistici pentru a vorbi despre acțiuni indirecte, ele pot fi la fel de utile pentru dezvoltarea narațiunilor în jurul setului de abilități și valorii unui jucător de partea lui.

Flashbang-urile sunt un exemplu evident. Urmărește orice meci profesionist și unul dintre primele lucruri pe care le observi este utilitatea. Tu și prietenii tăi s-ar putea să cunoști câteva „fulgerări ale lui Dumnezeu”, dar nu este nimic în comparație cu bogăția de formații disponibile pentru a fi învățate de profesioniști.

O mare parte din CS profesionist se referă la evitarea luptelor pur 50-50. Puteți câștiga un avantaj cu o oarecare înălțime, puțină mișcare sau, cel mai eficient, având un flash coechipier pentru tine. Acest lucru nu este întotdeauna posibil, desigur, iar jocul profesionist a evoluat până în punctul în care jucătorii ocupă poziții „anti-flash” - privind în perete sau podea fiind cel mai obișnuit fel - cât mai des posibil. Jocurile meta au crescut în jurul acestui obicei, cum ar fi aruncarea unui fulger prost pentru a-l face pe un adversar anti-flash să se întoarcă doar pentru o secundă, fulger bun, pentru a le apărea direct în față.

Acest lucru abia se zgârie la suprafață - flashbang-urile pot fi la fel de decisive ca o lovitură clară la cap cu primul glonț. Deci, ar trebui să se depună mai mult efort pentru a măsura acel impact și pentru a oferi laude jucătorilor care au cel mai mult? Aceasta este privirea noastră asupra lumii statisticilor flashbang.

Pentru început, iată cei opt jucători cu cele mai mari asistențe flash pe rundă pe LAN în acest an în jocurile dintre echipele clasate în primele 20.

Folosirea eficientă a statisticilor flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Lista este dominată de AWPers și IGL-uri, un rezultat logic. AWPers joacă, în general, din spatele pachetului, aruncând utilitare, cum ar fi flash-bang-uri, pentru a-și susține puștile înainte de a se activa, de obicei mai târziu în rundă. IGL-urile, de asemenea, iau adesea poziții de susținere cu AWPers, care le permit să se concentreze asupra radarului și a apelurilor lor, mai degrabă decât pe crucea lor.

Combină ambele roluri și obții Casper „⁠CadiaN⁠” Møller și Dzhami „⁠Jame⁠” Ali, două AWP-IGL care sunt în mod constant de elită în majoritatea statisticilor flash. Ilya „⁠M0NESY⁠” Osipov se află pe locul al patrulea, ceea ce nu este o surpriză pentru cei care i-au urmărit fluxul sau demonstrațiile, unde tânărul AWPer arată mereu noi trucuri pentru utilitate, fie că este vorba despre încă un fum într-un singur sens în fereastra Mirage sau un pop-flash precis. .

Cu toate acestea, asistența flash nu spune întreaga poveste. Cu orice statistică, trebuie întotdeauna să echivalăm pentru oportunitate înainte de a compara un jucător cu altcineva. Sună complicat, dar sunt șanse să o faci deja.

Folosirea eficientă a statisticilor flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

IGL-urile AWPing precum cadiaN sunt în general de elită în majoritatea statisticilor flashbang

În fotbal, se așteaptă ca un atacant să marcheze mai multe goluri decât un fundaș, așa că pentru a echivala oportunitatea unui jucător de a marca goluri, nu am lua un atacant care marchează mai multe goluri decât un fundaș ca dovadă că atacantul este un jucător superior. Zece goluri pentru un fundaș este remarcabil, dar destul de mediu pentru un atacant.

Același lucru este valabil și în CS. Evaluarea de 1.00 a unui jucător de asistență este de fapt destul de decent, dar clopotele de alarmă ar trebui să sune dacă AWPer-ul tău se află în jurul acestui interval. În mod similar, un rating de 1.30 pe o singură hartă este destul de bun, dar un rating de 1.30 pe parcursul unui an întreg este un nivel asemănător cu Dumnezeu pe care puțini l-au atins. Așadar, este necesar să se echivaleze pentru oportunități, inclusiv să se asigure dimensiuni similare ale eșantioanelor și avantajele pe care rolul unui jucător le-ar putea oferi dacă dorim să aflăm cine aruncă cele mai bune flashbang-uri.

Un răspuns este să mergeți mai departe decât împărțirea asistențelor flash ale unui jucător pe runde, să o împărțiți la numărul total de flashbang-uri aruncate. Acum, putem vedea ce procent din flashbang-urile unui jucător duc direct la moartea unui adversar. Acest lucru îl face mai corect, deoarece un jucător care trebuie să cumpere o grenadă HE în fiecare rundă (aruncând astfel mai puține flashbangs) este în continuare recompensat pentru că are flash-uri eficiente în raport cu rolul său.

Folosirea eficientă a statisticilor flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Acest lucru este mai bine, deși aduce probleme în metrică care nu existau înainte. Așa cum un rating de 1.30 pe parcursul unui an este mai impresionant decât pe o hartă, un procent mare de flash-uri efective este mai impresionant cu cât un jucător aruncă mai multe flash-bang-uri. Din acest motiv, asistența blițului pentru fiecare bliț aruncat nu ar trebui să înlocuiască în întregime asistența blițului pe rundă.

Dar, ar trebui să folosim asistență flash? Statistica de asistență flash a HLTV este mai strictă decât cea a lui Valve, cu un prag de scalare bazat pe cât timp a fost orbit un jucător. Aceasta înseamnă că, dacă un jucător a fost orbit timp de trei secunde, orice ucidere în acele trei secunde contează ca asistență flash. Acest lucru este util în ceea ce privește precizia, dar înseamnă și că asistența flash este mai greu de obținut în comparație cu statisticile din joc.

Când ceva se întâmplă doar o dată la zece runde - și această cifră este generoasă, 0.10 asistențe flash pe rundă sunt foarte impresionante - este mai dificil să stabilești diferențele între jucători. Aceeași problemă este adevărată când vine vorba de ambreiajele 1vX, motiv pentru care noastre Leaderboard pentru ambreiaje nu ține cont de rundele jucate.

Asistența flash sunt, de asemenea, câțiva pași divorțați de flashbang-ul în sine. Un coechipier poate adulmeca un jucător complet orb, aducând 0.00 asistențe flash pe rundă. Un adversar poate avea noroc și poate ucide în timp ce este complet orb. Blițul tău ar putea îndeplini un alt scop decât asistența blițului, întârziind perfect împingerea unui inamic pentru trei secunde cruciale pentru a permite o rotație să intre.

Blițurile sunt versatile și eficacitatea lor nu este acoperită complet de asistența blițului. Din fericire, nu este singura noastră opțiune: există și statistica etichetată ca „opp flashed” pe pagina flashbang. Acesta este timpul mediu pe rundă pentru care adversarii au fost orbiți de flashbang-ul unui jucător. Deci, ține cont de flash-urile bune chiar dacă nu duc la o ucidere.

Folosirea eficientă a statisticilor flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

CADian este încă aproape de vârf, dar un jucător ca Dmitry „⁠Sh1ro⁠” Sokolov iese din primii zece cu doar 1.66s adversarii flash. Aici aceste statistici pot ajuta cu narațiuni; sh1ro„s Cloud9 partea a fost criticată pentru asistența lor slabă ca echipă, deseori coborând în jos Clasament FTU cu doar 0.19 asistențe flash pe rundă. Pentru a pune asta în context, CADian primește o asistență flash de câte ori Cloud9Toată echipa lui primește două.

Deci, ce explică această discrepanță? EroicStilul proactiv al lui, mai ales pe partea CT, i-ar putea pune în mai multe situații de unde provine un popflash CADian este util în comparație cu Cloud9abordarea pragmatică a apărării, asemănătoare unei broaște țestoase. Dar ar putea fi și la fel de simplu ca Cloud9 și sh1ro cumpărând mai puține flash-uri decât alte echipe de top - fiecare statistică are nevoie de context pentru a merge împreună cu ea.

O cale aici este aceea de a egala oportunitatea și mai departe, comparând doar un jucător cu colegii lor de echipă. Iată jucătorii care oferă cel mai mare procent din asistarile flash ale echipei lor:

Folosirea eficientă a statisticilor flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Această listă include doar jucătorii care au concurat sub același banner pentru întregul an 2022, cu excepția celor ca SunPayus.

Deși este interesant, acest lucru încă nu ne rezolvă problema. Nu există o singură statistică flashbang care să țină seama de toate problemele ridicate în această piesă. Cu toate acestea, acest lucru nu este atât de rar în statistici. De fapt, multe statistici trebuie prezentate împreună cu alta. Adesea facem acest lucru în mod automat, cum ar fi cum 0.80 de ucideri pe rundă este egal cu 24 de ucideri într-un joc de 30 de runde sau modul în care evaluarea compilează mai multe valori diferite pentru a face un număr ușor de înțeles.

Dar, uneori, compilarea mai multor statistici într-un singur număr este mai puțin valoroasă decât păstrarea lor separată. Fiecare statistică vă poate oferi o porțiune de context, dar numai atunci când sunt privite împreună, obțineți o imagine completă a modului în care fiecare statistică o afectează pe cealaltă.

Pentru a vizualiza acest lucru, iată un grafic de dispersie. Pe o axă se află câte flashbang-uri aruncă fiecare jucător în fiecare rundă, iar cealaltă arată câte secunde este orbit un adversar de flashbang-urile acelui jucător în fiecare rundă.

Folosirea eficientă a statisticilor flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Acum, vedem numerele în contextul adecvat. Colțul din dreapta sus arată jucătorii care sunt de elită cu flashbang-uri în timp ce se află sub o dimensiune mult mai mare a eșantionului, în timp ce jucătorilor le place marca „⁠Snappi⁠“ Pfeiffer și Lotan „⁠Spinx⁠” Giladi sunt într-o zonă diferită pentru jucătorii care au flash-uri foarte eficiente, dar nu aruncă prea multe.

Am putea face asta pentru orice statistică flashbang, desigur; ar fi la fel de valoros să vezi asistențe flash în comparație cu timpul în care adversarii au fost flash, pentru a vedea ale cui flash-uri sunt convertite cel mai des.

Sperăm că am ilustrat diferența dintre vizualizarea unei statistici izolat și cu contextul adecvat. Înainte de a termina articolul, vom adăuga încă un avertisment: încă nu putem determina statistic cine aruncă cele mai bune flashbang-uri. Am menționat deja constrângerile când vine vorba de AWPers și de susținere, din spatele pachetului, jucătorii ajungând să arunce mai multe flashbang-uri.

Dar ne lipsește și o parte cheie a puzzle-ului: cine a găsit lista pentru flashbang? Cine a proiectat executarea din care face parte blițul? Deși este adesea un IGL, antrenorii și analiștii merită credit și pentru statisticile flashbang ale echipei și ale jucătorilor.

Folosirea eficientă a statisticilor flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Personalul din spate, cum ar fi innersh1ne lui FaZe, este esențial în găsirea de noi grenade pentru echipele lor

Un jucător ca CADian apare în toate valorile, așa că în mod clar face ceva diferit de alți jucători. Dar, din exterior, nu putem fi 100% încrezători că avantajul nu este stimulat de analiști, stil și nenumărați alți factori.

Aceasta înseamnă că ar trebui să fie mai corect să compari echipele, mai degrabă decât jucătorii, când vine vorba de statisticile flashbang. Cu excepția faptului că echipele care obțin rezultate foarte bune în asistențe flash sunt rareori cele mai bune echipe din lume.

De fapt, există o corelație negativă slabă între asistențe flash ale unei echipe și procentul de victorie în rundă. Dintre cele opt statistici FTU (multi-kills, opening kills, etc.) asistența flash este singura în care linia noastră de tendință este înclinată în jos.

Folosirea eficientă a statisticilor flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Echipe ca Cloud9 au avut asistență bliț constant slabă, iar primul grafic de dispersie a arătat cum Fazede fapt, jucătorii lui par să irosească o mulțime de flash-uri, cu prihor „⁠Ropz⁠“ Kool, Finlandez „⁠Karrigan⁠” Andersen, și Russel „⁠Twistzz⁠“ Van Dulken toate în cadranul galben. Acest lucru ne duce la o răscruce: sunt cele mai bune echipe din lume rea cu flashbang-urile lor? Sau ne scapa ceva?

Cel din urmă răspuns pare mai probabil. Faze sunt o echipă internațională, cu un stil exploziv. Rundele lor sunt destul de scurte, lăsându-le mai puțin timp pentru flash-uri perfecte ale lui Dumnezeu. Faze, complotați împotriva fiecărei echipe, sunt de fapt destul de medii pentru asistențe flash; excelează în multi-kills, conversie 5v4 și conversie 4v5.

Acesta este un avertisment important pe care trebuie să îl recunoaștem înainte de partea finală a articolului, unde luăm în considerare totul pentru a crea o „evaluare flash” asemănătoare cu ratingul de ucidere de deschidere, evaluarea impactului și ratingul 2.0. Statisticile Flashbang, momentan, nu pot include tot contextul necesar.

Echipele nu vor ca fiecare flashbang pe care îl aruncă să orbească un inamic timp de trei secunde sau să primească un ajutor; grenada face parte din pisica și șoarecele, fals-grea, meta. Deci, aceasta nu este o listă definitivă a celor mai buni aruncători de flashbang și nici nu încearcă să fie. Este doar o compilație de jucători care sunt în mod constant excelenți în aceste trei valori:

— Flashbang-uri aruncate pe rundă
— Timp mediu de apariție a adversarilor pe rundă
— Asistență flash pe rundă

Cu toate acestea, formula merge un pic mai departe pentru a picta o imagine de ansamblu a cât de bine își folosește un jucător flashbang-urile, cu jucători precum CADian, Jame, și Gabriel „⁠FalleN⁠” Toledo răsplătit încă o dată. Tendința noastră AWP-IGL este văzută din nou, în timp ce cinci IGL și șase AWPers fac lista finală. Dar, nu uitați că impactul multor flashbang nu este încorporat în acest rating.

Folosirea eficientă a statisticilor flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Deci, ar trebui să folosim mai mult statisticile flashbang? Poate; jucătorilor le plac CADian clar că au un talent cu grenada de 200 de dolari și merită credit pentru acest lucru. Dar, scopul lor ar trebui să rămână ca un indicator al stilului: Aceste statistici ne spun asta CADian își folosește flash-urile pentru a obține asistențe și pentru a-și orbi adversarii, dar aceasta nu este singura utilizare posibilă. A avea un rating scăzut nu înseamnă că un jucător își folosește incorect flashbang-urile. Ca orice statistică, contextul este rege. Și aceasta este o lecție care poate fi aplicată pentru toate valorile, nu doar pentru cele care privesc flashbang-urile.

Timestamp-ul:

Mai mult de la HLTV