英雄联盟游戏对局数据分析数据集-赛季13-jinhwankim

英雄联盟游戏对局数据分析数据集-赛季13-jinhwankim 数据来源：互联网公开数据 标签：英雄联盟,LOL,游戏数据,对局分析,英雄,数据挖掘,电子竞技,Riot API,赛季数据

数据概述： 本数据集基于Riot API收集，包含了英雄联盟（League of Legends，简称LOL）游戏对局的详细信息，主要集中于赛季13的数据。数据集涵盖了游戏对局中的多个关键方面，旨在为游戏数据分析提供全面的基础。

数据包括以下两个核心部分：

1. Ban选数据（bans）：记录了每场对局中被禁用的英雄信息，这对于分析英雄选择策略和版本强势英雄具有重要意义。

2. 玩家统计数据（stss2）：对局中每个玩家的详细统计数据，经过了min-max归一化处理，以适应不同对局时长。字段定义如下：

   • totalDamageDealtToChampions (dmg)：对英雄造成的总伤害
   • totalHeal (heal)：总治疗量
   • damageSelfMitigated (tank)：自身减免的伤害
   • damageDealtToObjectives (objdmg)：对目标造成的伤害
   • damageDealtToTurrets (turretdmg)：对防御塔造成的伤害
   • timeCCingOthers (cc)：控制时长
   • totalDamageTaken (tank2)：承受的总伤害
   • goldEarned (gold)：获得的金币
   • turretKills (turret)：防御塔击杀数
   • inhibitorKills (inhibit)：水晶枢纽击杀数
   • totalMinionsKilled (cs)：总补刀数
   • neutralMinionsKilled (jug)：野怪击杀数

3. 时间线数据（tlss2）：提供了游戏时间线数据，可以用于分析英雄在不同时间段的表现。

数据用途概述： 该数据集适用于多种数据分析和研究场景，包括：

• 英雄表现分析：评估不同英雄在不同版本和不同对局中的表现，例如胜率、KDA等。
• 游戏策略研究：分析Ban选策略，了解版本强势英雄，研究阵容搭配和战术。
• 玩家行为分析：研究玩家在游戏中的行为模式，例如发育、团战、支援等。
• 游戏平衡性评估：评估英雄和装备的平衡性，为游戏调整提供数据支持。
• 机器学习模型训练：可用于训练预测胜负、推荐出装等模型。
• 电子竞技分析：用于分析职业比赛的战术和选手表现。