[Individual] Arah의 롤 전적 분석 일기 #4 - 탐색적 데이터 분석

변수 설명

전 편에서 크롤링하고 다듬은 데이터를 가지고 본격적으로 제 플레이에 대한 통계를 살펴보도록 하겠습니다!

Explore data

일단 승패별로 groupby를 이용해 보고싶은 변수들의 통계를 살펴봤어요

그리고 승패에 따른 스펠별 kda, 승률 count를 요약통계 한 결과입니다

고티어에서는 킬각을 잘 안내어 주니깐 텔레포트를 많이 사용 해봤는데 승률이 영 시원찮네요

말자하나 트페같은 애들 상대로도 텔포 말고 그냥 점화를 들어서 정글 싸움에서 우위를 가져가는 편이 좋을듯 해요

룬은 제가 체감하기에도 유성이 라인전 우위를 가져오기도 좋았고 감전보다 적중률이 좋았던 기억이 있어요

특정 맞딜이 불가피한 상대를 제외하고는 유성 점화가 좋은 것 같아요(콩콩이는 q컨디션 좋을때 아니면 안쓰는걸로🙅‍♂️)

상대 미드별 승률입니다! 정말 제드와 야스오를 제외한 챔피언들 승률이 참담하네요..

사일러스는 특히 정말 잘다루는 사람들만 플레이해서 상대하기 힘들었던 기억밖에 없어요

라인전에서는 각도 잘 안주고 정글 싸움에서도 항상 신드라보다 상대적으로 높은 존재감을 보이는 것 같아요

미드와 가장 관련깊은 정글도 빼놓을 수 없죠!

역시 가장 인기 많은 리신은 제 승률을 기준으로 봤을 때,

우리 팀일 때는 궁합도 잘 맞지만, 상대방 일때는 그만큼 상대하기도 쉬운 챔피언이네요!

자르반, 사일러스같이 돌진기에 cc있는 챔피언은 정말 악몽같아요 ..

visualization

시각화용 데이터프레임

궁금한 변수들을 이용해서 새로운 데이터 프레임을 만들어 줍시다

Boxplot

승패별로 변수들의 상자그림을 그렸는데 편차가 큰 변수들(death, assist, kda)이 눈에 띄네요

assist는 아무래도 이기는 게임일수록 킬관여율이 높아지다 보니깐 그럴 수 있다고 친다면

death와 kda만 봐도 미드는 정말 죽지 않아야 승률이 높아진다는게 확연하게 보이는 것 같아요

Pairplot으로 보니깐 좀 더 눈에 띄는 그래프를 확인할 수가 있었습니다!

<이번편 요약>
1. 신드라는 역시 점화
2. 사일러스를 밴하자

다음편은 마지막 편으로 '승률 예측모델링 & dialogflow를 이용한 챗봇 만들기' 입니다!