Ефективне використання статистики Flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Ефективне використання статистики flashbang

Більшість статистичних даних, які ми використовуємо, вимірюють продуктивність гравця з точки зору його зупиняючої сили. Вбивства, смерті, обміни тощо є прямим показником навичок. Але Counter-Strike — це щось більше, ніж клацання головами, і хоча статистичні дані не настільки очевидні, щоб говорити про непрямі дії, вони можуть бути настільки ж корисними для розробки наративів про набір навичок гравця та цінність для нього.

Яскравим прикладом є Flashbangs. Дивіться будь-який професійний матч, і одна з перших речей, які ви помітите, це корисність. Ви та ваші друзі можете знати кілька «божественних спалахів», але це ніщо в порівнянні з багатством лінійок, доступних професіоналам.

Більшість професійних CS полягає в тому, щоб уникати чистих перестрілок 50-50. Ви можете отримати перевагу, якщо трохи піднятися, трохи порухатися або, найефективніше, маючи для себе спалах товариша по команді. Звичайно, це не завжди можливо, і професійна гра розвинулася до того, що гравці займають позиції «анти-спалаху» — дивлячись у стіну чи підлогу — це найпоширеніший вид — якомога частіше. Мета-ігри виросли навколо цієї звички, як-от кидати поганий спалах, щоб змусити противника проти спалаху розвернутися лише на секунду, хороший спалах кидати йому прямо в обличчя.

Це ледь подряпає поверхню — спалах може бути таким же вирішальним, як чіткий постріл першої кулі в голову. Отже, чи варто докладати більше зусиль, щоб виміряти цей вплив і похвалити гравців, які мають найбільше? Це наш погляд у світ статистики спалахів.

Для початку, ось вісім гравців з найвищою кількістю флеш-ассистів за раунд у локальній мережі цього року в іграх між командами, що входять до 20 найкращих.

Ефективне використання статистики Flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

У списку переважають AWP та IGL, що є логічним результатом. Зазвичай гравці AWP грають на задньому плані, кидаючи такі корисні засоби, як flashbangs, щоб підтримати своїх стрільців, перш ніж вони самі активуються, зазвичай пізніше в раунді. IGL також часто займають опорні позиції з AWP, що дозволяє їм зосередитися на радарі та своїх викликах, а не на перехресті прицілу.

Поєднайте обидві ролі, і отримаєте Каспер “cadiaN” Møller та Джамі «Джейм» Алі, два AWP-IGL, які незмінно є елітними в більшості флеш-статистики. Ілля “m0NESY⁠” Осіпов займає четверте місце, що не дивує тих, хто дивився його трансляцію чи демонстрації, де молодий AWPer завжди демонструє нові корисні трюки, будь то черговий односторонній дим у вікні Mirage чи точний спалах .

Однак спалахи не розповідають всю історію. З будь-якою статистикою ми завжди повинні оцінювати можливості, перш ніж порівнювати гравця з кимось іншим. Це звучить складно, але, швидше за все, ви це вже зробили.

Ефективне використання статистики Flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

AWPing IGL, як-от cadiaN, як правило, є елітою в більшості статистики flashbang

У футболі очікується, що нападник забиває більше голів, ніж захисник, тому, щоб прирівняти можливість гравця забивати голи, ми б не сприймали нападника, який забиває більше голів, ніж захисник, як доказ того, що нападаючий є кращим гравцем. Десять голів для захисника – це чудово, але для форварда досить середньо.

Те саме стосується CS. Рейтинг гравця підтримки 1.00 насправді досить пристойний, але тривога повинна дзвонити, якщо ваш AWPer знаходиться в цьому діапазоні. Аналогічно, рейтинг 1.30 на одній карті — це досить добре, але рейтинг 1.30 за цілий рік — це божественний рівень, якого мало хто досяг. Отже, існує потреба зрівняти можливості, зокрема забезпечити подібні розміри вибірки та переваги, які може надати роль гравця, якщо ми хочемо з’ясувати, хто кидає найкращі спалахи.

Одна з відповідей полягає в тому, щоб піти далі, ніж розділити флеш-ассисти гравця на раунди, а замість цього розділити їх на загальну кількість флешбенгів. Тепер ми можемо побачити, який відсоток спалахів гравця безпосередньо призводить до смерті суперника. Це робить його більш справедливим, оскільки гравець, якому потрібно купувати HE гранату кожного раунду (таким чином кидаючи менше спалахів), все одно отримує винагороду за ефективні спалахи відносно його ролі.

Ефективне використання статистики Flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Це краще, хоча це створює проблеми в метриці, яких раніше не було. Подібно до того, як рейтинг 1.30 за рік є більш вражаючим, ніж за картою, високий відсоток ефективних спалахів тим більше вражає, чим більше спалахів кидає гравець. З цієї причини флеш-допомога за кинутий флеш не повинна повністю замінювати флеш-ассист за раунд.

Але чи варто взагалі використовувати спалахи? Статистика флеш-допомоги HLTV суворіша, ніж у Valve, з порогом масштабування на основі того, як довго гравець був засліплений. Це означає, що якщо гравець був засліплений протягом трьох секунд, будь-яке вбивство протягом цих трьох секунд зараховується як швидка допомога. Це корисно з точки зору точності, але це також означає, що флеш-помічники важче отримати порівняно зі статистикою в грі.

Коли щось трапляється лише раз на десять раундів — і ця цифра велика, 0.10 флеш-ассистів за раунд дуже вражає — це ускладнює встановлення відмінностей між гравцями. Та сама проблема стосується зчеплень 1vX, тому наш лідерів для клатчів не враховуються зіграні раунди.

Асистент спалаху також є кількома кроками, відокремленими від самого спалаху. Товариш по команді може почути на абсолютно сліпого гравця, приносячи вам 0.00 флеш-ассистів за раунд. Супротивник може пощастити і вбити, будучи повністю сліпим. Ваш спалах може виконувати іншу мету, ніж допоміжний спалах, ідеально затримуючи поштовх ворога на вирішальні три секунди, щоб увійти в обертання.

Спалахи є універсальними, і їх ефективність не повністю покривається допоміжними спалахами. На щастя, це не єдиний наш варіант: є також статистика, позначена як «opp flashed» на нашому сторінка flashbang. Це середній час за раунд, коли опоненти були засліплені спалахом гравця. Отже, він враховує хороші спалахи, навіть якщо вони не призводять до вбивства.

Ефективне використання статистики Flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

cadiaN все ще біля вершини, але гравець подобається Dmitry “ш1ро” Соколов випадає з першої десятки лише за 1.66 с. Саме тут ця статистика може допомогти з наративами; sh1roс Cloud9 сторона зазнала критики за погану результативну передачу в команді, яка часто була низькою Таблиця лідерів FTU лише з 0.19 флеш-ассиста за раунд. Щоб поставити це в контекст, cadiaN отримує допомогу зі спалахом так часто, як Cloud9вся команда отримує два.

Тож чим пояснюється ця невідповідність? ГероїчнийПроактивний стиль, особливо на стороні CT, може поставити їх у більше ситуацій, коли спалах від cadiaN є корисним порівняно з Cloud9прагматичний черепашачий підхід до захисту. Але це також може бути таким простим, як Cloud9 та sh1ro купувати менше спалахів, ніж інші найкращі команди — кожна статистика потребує контексту.

Один із шляхів тут полягає в тому, щоб прирівняти можливості ще далі, лише порівнюючи гравця з його товаришами по команді. Ось гравці, які віддають найбільший відсоток швидких передач своєї команди:

Ефективне використання статистики Flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Цей список включає лише гравців, які змагалися під одним прапором протягом усього 2022 року, за винятком таких, як SunPayus

Хоча це цікаво, це все ще не вирішує нашу проблему. Немає єдиної статистики спалахів, яка б пояснювала всі проблеми, порушені в цьому матеріалі. Однак це не така рідкість у статистиці. Фактично, багато статистичних даних потрібно подавати разом з іншими. Ми часто робимо це автоматично, наприклад, як 0.80 вбивств за раунд дорівнює 24 вбивствам у 30-раундовій грі або як рейтинг компілює кілька різних показників, щоб отримати одне зрозуміле число.

Але інколи об’єднання кількох статистичних даних в одне число є менш цінним, ніж збереження їх окремо. Кожна статистика може дати вам частину контексту, але лише якщо розглядати разом, ви отримуєте повну картину того, як кожна статистика впливає на іншу.

Щоб уявити це, ось діаграма розсіювання. На одній осі показано, скільки спалахів кидає кожен гравець за раунд, а на іншій показано, скільки секунд опонент був засліплений ударами цього гравця в кожному раунді.

Ефективне використання статистики Flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Зараз ми розглядаємо цифри в належному контексті. Верхній правий кут показує гравців, які є елітою з flashbangs, але під значно більшим розміром вибірки, тоді як гравці, як Марко “Snappi” Пфейффер та Лотан «Spinx» Гіладі знаходяться в іншій зоні для гравців, які мають дуже ефективні спалахи, але не кидають занадто багато.

Звичайно, ми могли б зробити це для будь-якої статистики спалаху; було б не менш цінним порівняти результати передачі спалаху з часом використання спалахів опонентів, щоб побачити, чиї спалахи конвертуються найчастіше.

Сподіваюся, ми проілюстрували різницю між переглядом статистичних даних ізольовано та з належним контекстом. Перш ніж закінчити статтю, додамо ще одне застереження: ми все ще не можемо статистично визначити, хто кидає найкращі флешбенги. Ми вже згадували про обмеження, коли мова заходить про AWP, а також про підтримку гравців, які можуть кидати більше спалахів.

Але ми також пропускаємо ключову частину головоломки: хто знайшов модельний ряд для flashbang? Хто розробив екзекут, частиною якого є флеш? Хоча це часто IGL, тренери та аналітики також заслуговують на повагу до блискучої статистики своїх команд і гравців.

Ефективне використання статистики Flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Залучені співробітники, такі як innersh1ne з FaZe, відіграють важливу роль у пошуку нових гранат для своїх команд

Такий гравець cadiaN виникає за всіма показниками, тому він явно робить щось інше для інших гравців. Але зовні ми не можемо бути на 100% впевнені, що перевага не підвищується завдяки аналітикам, стилю та незліченній кількості інших факторів.

Це означає, що порівнювати команди, а не гравців, має бути справедливішим, коли справа доходить до статистичних даних. За винятком того, що команди, які мають високі результати у швидких передачах, рідко є найкращими командами світу.

Насправді існує слабка негативна кореляція між швидкими передачами команди та відсотком перемог у раундах. З восьми характеристик FTU (кілька вбивств, відкриття вбивств тощо) флеш-допомога є єдиною, де наша лінія тренду має нахил вниз.

Ефективне використання статистики Flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Командам подобається Cloud9 у них незмінно була погана допомога, і перша діаграма розсіювання показала, як ФазеГравці насправді витрачають багато спалахів Робін “ropz” Kool, Фінн “карріган” Андерсен та Рассел “Twistzz” Ван Дулкен все в жовтому квадранті. Це підводить нас до роздоріжжя: чи погана найкраща команда світу зі своїми спалахами? Або ми чогось пропускаємо?

Остання відповідь видається більш імовірною. Фазе це міжнародна команда з вибуховим стилем. Їхні раунди досить короткі, залишаючи їм менше часу для вишикуваних ідеальних божественних спалахів. Фазе, нанесені проти кожної команди, насправді досить середні для швидких передач; вони перевершують кілька вбивств, конверсію 5 на 4 і конверсію 4 на 5.

Це важливе застереження, яке слід визнати перед останньою частиною статті, де ми беремо до уваги все, щоб створити «миттєвий рейтинг», подібний до рейтингу вбивства на початку, рейтингу впливу та рейтингу 2.0. На даний момент статистика Flashbang не може включати весь необхідний контекст.

Команди не хочуть, щоб кожен удар, який вони кидають, засліпив ворога на три секунди або отримав асист; граната входить до складу кота-мишки, фейк-хеві, мета. Отже, це не остаточний список найкращих метальників спалаху, і він не намагається бути таким. Це просто збірка гравців, які стабільно чудові за цими трьома показниками:

— Flashbangs, що кидаються за раунд
— Середня тривалість спалаху суперників за раунд
— Флеш-ассисти за раунд

Тим не менш, ця формула трохи допомагає намалювати загальну картину того, наскільки добре гравець використовує свої спалахи, з такими гравцями, як cadiaN, Джейм та Габріель “ВпавN” Толедо нагороджений ще раз. Знову видно нашу тенденцію AWP-IGL, тоді як п’ять IGL і шість AWP увійшли до остаточного списку. Але не забувайте, що вплив багатьох спалахів не включено в цей рейтинг.

Ефективне використання статистики Flashbang PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Отже, чи варто нам більше використовувати статистику flashbang? можливо; подобається гравцям cadiaN явно мають хист із гранатою за 200 доларів і заслуговують на це похвали. Але їхнє призначення має залишатися показником стилю: ця статистика говорить нам про це cadiaN використовує свої спалахи, щоб отримати результативну передачу та засліпити суперників, але це не єдине можливе використання. Низький рейтинг не означає, що гравець неправильно використовує свої спалахи. Як і будь-яка статистика, контекст має значення. І це урок, який можна застосувати до всіх показників, а не лише до тих, що стосуються спалахів.

Часова мітка:

Більше від HLTV