CSGO电子竞技比赛完整数据集-包含3场职业比赛状态与事件数据-支持游戏分析与AI模型训练-游戏平衡性分析、选手表现评估、比赛结果预测、战术分析系统-游戏开发者、数据分析师、A I研究人员、电子竞技

CSGO电子竞技比赛数据集分析

引言与背景

在电子竞技行业蓬勃发展的今天,CSGO(反恐精英:全球攻势)作为最受欢迎的射击类竞技游戏之一,吸引了大量职业选手和观众的关注。对于游戏开发者、数据分析师、AI研究人员以及电子竞技行业从业者而言,高质量的比赛数据是进行深入研究和应用开发的基础。本数据集提供了3场CSGO职业比赛的完整数据记录,包括比赛状态文件和事件文件,涵盖了比赛基本信息、队伍信息、选手表现、武器使用等多维度数据。这些数据不仅可以用于游戏平衡性分析、选手表现评估,还能为AI模型训练(如比赛结果预测、战术分析系统等)提供丰富的训练数据,具有重要的科研价值和产业应用潜力。

数据基本信息

数据字段说明

字段名称字段类型字段含义数据示例完整性
match_id字符串比赛唯一标识符2578928100%
title字符串比赛标题csgo100%
format字符串比赛格式best-of-3100%
started布尔值比赛是否开始true100%
finished布尔值比赛是否结束false100%
valid布尔值比赛是否有效true100%
startedAt字符串比赛开始时间2023-05-29T18:52:17.644Z100%
team_id字符串队伍唯一标识符47336100%
team_name字符串队伍名称forZe100%
team_score整数队伍得分0100%
player_id字符串玩家唯一标识符76561198047198945100%
player_name字符串玩家名称r3salt100%
kills整数玩家击杀数35100%
deaths整数玩家死亡数35100%
weapon字符串武器名称ak47100%
weapon_kills整数武器击杀数24100%
headshots整数爆头数27100%
event_id字符串事件唯一标识符-100%
event_type字符串事件类型-100%
event_timestamp字符串事件发生时间-100%

数据分布情况

比赛分布
比赛ID格式开始时间状态有效队伍数事件数占比
2579089best-of-32023-05-29T18:52:17.644Z未完成2603633.5%
2578928best-of-32023-05-29T18:52:17.644Z未完成2628534.9%
2579048best-of-32023-05-29T18:52:17.644Z未完成2599431.6%
队伍分布
队伍名称参赛次数占比
forZe350.0%
ECSTATIC233.3%
9INE116.7%
选手分布(前10)
选手名称参赛次数占比
r3salt318.8%
zorte318.8%
shalfey318.8%
Jerry318.8%
Krad318.8%
Queenix212.5%
maNkz212.5%
Nodios212.5%
salazar212.5%
kraghen212.5%
武器击杀分布(前10)
武器名称击杀数占比
ak4742437.3%
m4a1_silencer20418.0%
awp12811.3%
galilar645.6%
mp9433.8%
glock413.6%
usp_silencer363.2%
m4a1343.0%
deagle272.4%
tec9252.2%

数据样例

比赛状态样例

{"id":"2578928","title":{"nameShortened":"csgo"},"format":"best-of-3","started":true,"startedAt":"2023-05-29T18:52:17.644Z","finished":false,"valid":true,"teams":[{"id":"47336","name":"forZe","score":0,"players":[{"id":"76561198047198945","name":"r3salt","kills":35,"deaths":35,"weaponKills":{"ak47":24,"m4a1_silencer":3},"headshots":27}]}]}

选手数据样例

{"id":"76561198070876270","name":"Nodios","participationStatus":"active","kills":35,"killAssistsReceived":7,"killAssistsGiven":2,"weaponKills":{"m4a1_silencer":3,"ak47":24,"deagle":2,"mac10":2,"usp_silencer":1,"mp9":2,"famas":1},"headshots":27}

武器击杀数据样例

{"weaponKills":{"ak47":424,"m4a1_silencer":204,"awp":128,"galilar":64,"mp9":43}}

应用场景

游戏平衡性分析

CSGO作为一款竞技游戏,平衡性是其核心竞争力之一。通过分析本数据集中的武器击杀分布、选手表现等数据,可以深入了解不同武器的实际使用效果和优势劣势。例如,从数据中可以看出AK-47是最常用的武器,击杀数占比高达37.3%,而M4A1-S的击杀数占比为18.0%,这为游戏开发者调整武器参数提供了数据支持。此外,还可以分析不同地图、不同角色的平衡性,为游戏更新提供科学依据。

选手表现评估与训练

对于职业电竞俱乐部和选手而言,数据分析是提升竞技水平的重要手段。本数据集包含了选手的详细表现数据,如击杀数、死亡数、爆头率、武器使用情况等,可以全面评估选手的技术水平和战术风格。教练团队可以根据这些数据制定针对性的训练计划,帮助选手提升特定技能。例如,对于爆头率较低的选手,可以加强瞄准训练;对于武器使用单一的选手,可以鼓励其尝试更多武器组合。

AI模型训练与比赛预测

随着人工智能技术的发展,AI在电子竞技领域的应用越来越广泛。本数据集为AI模型训练提供了丰富的样本数据。可以利用这些数据训练比赛结果预测模型,通过分析历史比赛数据和实时比赛状态,预测比赛结果。此外,还可以开发战术分析AI,帮助教练团队制定更有效的战术策略。例如,通过分析选手的位置数据和击杀数据,可以识别出有效的进攻路线和防守策略。

电子竞技产业应用

电子竞技产业的快速发展需要数据的支持。本数据集可以用于赛事直播平台的实时数据分析展示,为观众提供更丰富的观赛体验。例如,在直播过程中展示选手的实时表现数据、武器使用情况等。此外,还可以用于电竞博彩行业的风险控制和公平性保障,通过数据分析识别异常比赛和作弊行为。同时,这些数据也可以为电竞媒体提供内容创作素材,帮助制作更专业、更有深度的赛事分析报道。

数据优势

优势特征具体表现应用价值
数据完整性包含比赛状态和事件的完整记录,涵盖所有关键信息确保分析结果的准确性和可靠性
多维度数据涵盖比赛、队伍、选手、武器等多个维度支持从不同角度进行深入分析
职业比赛数据包含职业比赛记录,数据质量高可用于专业级别的研究和应用开发
标准化格式JSON/JSONL格式存储,结构清晰便于数据处理和分析工具集成
实时性事件包含时间戳信息,可进行时序分析支持动态过程研究和实时应用开发
数据来源https://dianshudata.com/dataDetail/14305

结尾

本CSGO电子竞技比赛数据集提供了3场职业比赛的完整记录,包含比赛状态、队伍信息、选手表现、武器使用等多维度数据,具有数据完整性高、维度丰富、格式标准化等优势。这些数据不仅可以用于游戏平衡性分析、选手表现评估等传统应用,还能为AI模型训练、比赛预测等创新应用提供支持。对于电子竞技行业从业者、数据分析师、AI研究人员以及游戏开发者而言,本数据集具有重要的科研价值和产业应用潜力。如果需要更详细的数据信息或有特定的应用需求,可以进一步深入分析数据集的内容。

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