Data Science

Arah의 롤 전적 분석 일기 마지막편 입니다!👏 전 편에서 탐색적 데이터 분석를 통해 여러가지 통계를 살펴보고, 시각화를 다뤄보았는데요 이번 편에서는 유의미한 변수들을 가지고 승률 예측 모델을 만들어 볼겁니다! 승률 예측 모델링 종속변수는 '승/패' 이진분류 이므로 로지스틱 회귀모델을 채택하고, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용합니다! 분류가 잘 되는지 2차원 그래프로 확인을 해보고 다른 변수들도 올바르게 분류하고 있는지 확인 합니다 여러 변수들 중 위의 변수들을 사용했을때 정확도가 가장 높게 나왔습니다 자세한건 코드를 통해서 확인해주세요👨‍💻 Dialogflow를 이용한 평점 챗봇 만들기 플레이어 닉네임을 인식할 수 있는 intent를 생성하고 구글 서버가 호스트 서버로 가서 계산에 사용될 평점 ..

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 ..

처음에 fow와 opgg중 어느 사이트에서 크롤링을 할지 고민하다가 fow는 예전 기록을 많이 공개하지 않아서 고민없이 op.gg로 선택했습니다! 하지만 opgg도 5개월 전 까지의 데이터만 공개 해주는 것을 나중에 알게되고 눈물을 감추며 약 절반의 데이터밖에 수집하지 못했다는 슬픈 이야기..😥 아무튼 저의 수집 및 전처리 계획은 이러했답니다 1. Page unfolding & Crawling 2. Data processing 1. Page unfolding & Crawling OP.GG는 플레이어 검색 시 기본적으로 한 페이지에 20개의 전적을 보여주며 더 보기를 클릭할 때 마다 20개의 전적이 추가적으로 보여집니다 더 보기 쯤이야 20번 정도만 클릭 해줘도 400개의 데이터를 볼 수 있으니깐 할만한데..

진짜 아무리 생각해도 키아나 저거는 밴해야돼요. 다이아부터는 딜교도 잘 안 당해주지, 선 좀 넘으면 바로 플E로 붙어서 R-Q-평-W-평-Q-점화 후..🤦‍♂️ 신드라는 회피기도 없어서 E 빠지면 상대 정글서폿 갱와서 죽지, 그러면 또 우리팀한테 무수한 ? 핑 찍히지, 솔킬 한 번 더 당하면 우리 정글은 블루도 안주지, Arah의 전적분석 일기 2편입니다!!😀 사실 1편에서 언급했다시피, 18년도 까지만 해도 막 복학하고 전과했던 참이라 데이터 분석에 한없이 무지했어서 강의 진도 따라가는 것 만으로도 바빴던 것 같아요. 이제 막 익숙해지기 시작한 파이썬으로 수 많은 웹 데이터를 긁어와서 전처리를 하고 모델링을 한다? 당시 갓 데이터를 입문한 18년도의 저에게는 거의 꿈같은 일 이었어요. 그렇게 2학년 2..

때는 바야흐로 코찔찔이 게임쟁이 Lebi의 17살 시절.. 시즌1에 북미서버에서 롤을 처음 시작하고.. 시즌2에 랭크를 시작.. 시즌3에 수능공부.. 시즌4에 신드라를 인생 챔피언으로 플레이.. 시즌5에 마스터 달성.. 시즌6에 군대.. 시즌7,8에 취미로 플레이 하다가.. "진로도 데이터 분석으로 정했겠다, 오직 나만의 신드라로 전적분석을 해보자!" 라고 생각만 신나게 하던 2018년의 복학생 Lebi ╰(*°▽°*)╯ 2019년 3-1학기에 15학점을 신청해버려서 장학금(최소 16학점 이상)을 받을 기회를 놓쳐버리고만 Lebi는 학점을 등지고 앞으로 바빠지면 다시는 못해볼지도 모르는 시즌9 마스터를 목표로 하게되는데..! 오직 신드라만 플레이하는 Arah의 시즌9 신드라 전적분석 일기! 지금 시작합니..