Rainbow Six Siege 시즌5 매치 데이터 분석

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분석 목적

• 과거에 Rainbow Six Siege를 플레이하고 느낀점은 '신규 유저에게 진입장벽이 너무 높다' 였다.

  • 꾸준한 업데이트를 통해 다양한 특수 능력을 가진 오퍼레이터나 외우기 벅찬 맵들이 추가됨에 따라 이 진입장벽은 더욱 더 높아진다고 느꼈다.

  • 물론 몸으로 직접 부딪히며 게임을 수십~수백판 반복해서 오퍼레이터가 갖고 있는 능력들과 복잡한 맵들에 익숙해질 수는 있겠지만 그 전에 나가 떨어지는 뉴비들도 적잖이 많겠다고 생각했다.

  • 수많은 선택지 중에서 어떤 오퍼레이터를, 그리고 어떤 무기를 들어야할지 고민하는 뉴비들에게 픽률과 승률 등을 기반으로 한 오퍼레이터 & 무장 추천이 가능하다면 리텐션을 조금 더 확보할 수 있지 않을까 생각하였다.

• 따라서 뉴비들을 위한 가이드에 활용할 수 있는 지표들을 몇가지 생각하여 분석해보았다.

진행 순서

1. 사용 데이터 & 툴
   1) 사용 데이터
   2) 사용 툴
2. 데이터 전처리
3. 데이터 요약
4. 분석 내용
   1) 맵별 공격/수비팀 승률
   2) 오브젝트 위치별 공격/수비팀 승률
   3) 오퍼레이터 픽률
   4) 오퍼레이터별 승률 & 킬데스
   5) 맵별 오퍼레이터 승률 & 킬데스
   6) 주무기 승률 & 킬데스
   7) 오퍼레이터별 주무기 승률 & 킬데스
   8) 라운드 종료 사유 비율 & 킬/데스와 승패 상관분석
   9) 라운드 진행 시간에 따른 승률 변화
5. 결과 요약

 

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사용 데이터 & 툴

사용 데이터

• Rainbow Six Siege - S5 - Ranked Dataset 中 일부
  • 약 4년 전의 데이터이며 해당 게임은 현재까지 업데이트가 지속적으로 이뤄지는 중이다.
  • 따라서 분석을 진행하며 나오는 내용은 현재와 다를 수 있다.

사용 스킬 & 툴

• SQL
  • Big Query
• Python
  • Jupyter notebook
• Google Sheet

 

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데이터 전처리

• 파이썬을 이용하여 간단한 데이터 전처리를 진행하였다.

csv 불러오기

r6s = pd.read_csv('./datadump_s5-000 copy.csv')

행, 열 확인하기

r6s.shape

(4000000, 31)

컬럼명 확인하기

r6s.columns

Index(['dateid', 'platform', 'gamemode', 'mapname', 'matchid', 'roundnumber',
       'objectivelocation', 'winrole', 'endroundreason', 'roundduration',
       'clearancelevel', 'skillrank', 'role', 'team', 'haswon', 'operator',
       'nbkills', 'isdead', 'primaryweapon', 'primaryweapontype',
       'primarysight', 'primarygrip', 'primaryunderbarrel', 'primarybarrel',
       'secondaryweapon', 'secondaryweapontype', 'secondarysight',
       'secondarygrip', 'secondaryunderbarrel', 'secondarybarrel',
       'secondarygadget'],
      dtype='object')

결측치 확인하기

r6s.isnull().sum()

dateid                  0
platform                0
gamemode                0
mapname                 0
matchid                 0
roundnumber             0
objectivelocation       0
winrole                 0
endroundreason          0
roundduration           0
clearancelevel          0
skillrank               0
role                    0
team                    0
haswon                  0
operator                0
nbkills                 0
isdead                  0
primaryweapon           0
primaryweapontype       0
primarysight            0
primarygrip             0
primaryunderbarrel      0
primarybarrel           0
secondaryweapon         0
secondaryweapontype     0
secondarysight          0
secondarygrip           0
secondaryunderbarrel    0
secondarybarrel         0
secondarygadget         0
dtype: int64

컬럼 삭제하기

• 불필요한 컬럼을 삭제해서 테이블의 크기를 줄였다.

delete = [
'platform',
'roundduration',
'clearancelevel',
'skillrank',
'primaryweapontype',
'primarysight',
'primarygrip',
'primaryunderbarrel',
'primarybarrel',
'secondaryweapontype',
'secondarysight',
'secondarygrip',
'secondaryunderbarrel',
'secondarybarrel',
'secondarygadget',
'team']
r6s.drop(delete, inplace=True, axis=1)

날짜 확인하기

r6s['dateid'].unique()

array([20170212, 20170213, 20170216, 20170221])

고유값 수 확인하기

r6s.nunique()

dateid                   4
gamemode                 3
mapname                 16
matchid              75157
roundnumber              9
objectivelocation      142
winrole                  2
endroundreason          15
role                     2
haswon                   2
operator                35
nbkills                  9
isdead                   2
primaryweapon           46
secondaryweapon         16
dtype: int64

 

---

 

데이터 요약

• 4,000,000 Row
• 31 Columns → 15 Columns (전처리 후)
• 2017-02-12
  2017-02-13
  2017-02-16
  2017-02-21
• 3 gamemode (HOSTAGE, BOMB, SECURE AREA)
• 16 map
• 35 operator (예비병력 제외 총 30명)
• 46 primary weapon
• 총 75,157번의 매치에 대한 개별 플레이어 데이터
  (사용 오퍼레이터, 무장, 킬데스 등)
  (매치당 최대 10 플레이어)

 

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분석 내용

맵별 공격/수비팀 승률

• R6:Siege는 공격팀과 수비팀(팀당 최대 5명)으로 나누어져 진행이 되는데,
  각 팀에 유리한 맵이 존재하는지 승률을 통해 확인해보았다.

WITH match as
(
SELECT
  matchid,
  dateid,
  mapname,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN winrole = 'Attacker' THEN 1 ELSE NULL END) as atk_win,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN winrole = 'Defender' THEN 1 ELSE NULL END) as dfd_win,
FROM 
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
GROUP BY
  matchid, dateid, mapname
ORDER BY
  matchid, dateid
)
SELECT
  mapname,
  ROUND(SUM(atk_win) / (SUM(atk_win) + SUM(dfd_win)) * 100.0, 2) AS atk_win,
  ROUND(SUM(dfd_win) / (SUM(atk_win) + SUM(dfd_win)) * 100.0, 2) AS dfd_win
FROM
  match
GROUP BY
  mapname
ORDER BY
  dfd_win DESC
;

• 최대 승률이 50.16%, 최소가 49.84%로 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다.
• 하지만 11:5 비율로 수비팀 승률이 높은 맵이 더 많다는 것도 알 수 있었다.

 

오브젝트 위치별 수비팀 승률

• R6:Siege는 게임 내에 인질, 폭탄 등의 오브젝트가 존재한다.
  • 공격팀은 이 오브젝트를 탈취/무력화 하는 것이 목표이고,
  • 수비팀은 이 오브젝트를 공격팀으로부터 지키는 것이 목표이다.
• 수비팀은 매 라운드마다 오브젝트의 위치를 팀 내 투표를 통해 결정하게 되는데
  이 오브젝트의 위치에 따라 수비팀의 승률이 어떻게 달라지는지 알아보았다.
• 맵이 총 16개이며 맵별로 선택 가능한 오브젝트의 위치는 10개 정도이다.
  쿼리 결과가 160row로 너무 길기 때문에 맵별 승률 TOP & BOTTOM 1만 추려보았다.

WITH match as
(
SELECT
  matchid,
  dateid,
  mapname,
  objectivelocation,
  winrole,
  COUNT(*) AS num_player,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN winrole = 'Attacker' THEN 1 ELSE NULL END) as atk_win,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN winrole = 'Defender' THEN 1 ELSE NULL END) as dfd_win,
FROM 
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
GROUP BY
  matchid, dateid, mapname, objectivelocation, winrole
ORDER BY
  matchid, dateid
)
SELECT
  mapname,
  objectivelocation,
  ROUND(SUM(atk_win) / (SUM(atk_win) + SUM(dfd_win)) * 100.0, 2) AS atk_win,
  ROUND(SUM(dfd_win) / (SUM(atk_win) + SUM(dfd_win)) * 100.0, 2) AS dfd_win,
  RANK() OVER(PARTITION BY mapname ORDER BY (SUM(dfd_win) / (SUM(atk_win) + SUM(dfd_win)) * 100.0) DESC) AS dfd_win_rank
FROM
  match
GROUP BY
  mapname, objectivelocation
ORDER BY
  mapname, dfd_win_rank
;

• 승률이 크게 차이나지 않는 곳도 있지만, YACHT와 BANK 등 승률이 60%를 넘는 곳도 있었다.
• 특히 CLUB_HOUSE 맵의 경우 수비팀 승률이 오브젝트 위치에 따라 최대 60.01%, 최소 37.69%로 위치별 승률이 약 23%p 정도 차이가 났다.
• 따라서 오브젝트 위치가 수비팀의 승패에 어느 정도 영향이 있다는 것을 알 수 있었다.

 

오퍼레이터 픽률

• R6:Seige는 매 라운드 플레이어가 플레이할 캐릭터를 고르게 되는데, 이 캐릭터를 오퍼레이터라고 부른다.
  • 오퍼레이터들은 각자 특수능력을 보유하고 있고 공격팀/수비팀 각각 고를 수 있는 오퍼레이터가 구분되어 있다.
• 플레이어들이 각 오퍼레이터를 선택한 비율을 알아보았다.
  • 특수능력이 없는 예비병력을 제외하고 공격/수비 각 15명씩 총 30명의 오퍼레이터만 확인해 보았다.

SELECT
  role,
  operator,
  COUNT(*) AS pick_count,
  ROUND((COUNT(*) / SUM(COUNT(*)) OVER(PARTITION BY role)) * 100.0, 2) AS pick_rate,
  RANK() OVER(PARTITION BY role ORDER BY COUNT(*) DESC) AS pick_rank
FROM
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
WHERE
  operator NOT LIKE ('%RESERVE')
GROUP BY
  role, operator
ORDER BY
  role, pick_rank
;

• 상위권과 하위권의 픽률 격차가 어느 정도 있는 것으로 나타난다.
• 특히 Blitz, Echo, Tachanka는 최하위권이며 바로 앞 순위와 격차가 큰 것을 알 수 있다.
  • 바로 다음에서 진행할 '오퍼레이터별 승률 & 킬데스' 에서 성능에 문제가 있는지 알아보았다.

 

오퍼레이터별 승률 & 킬데스

• 오퍼레이터별 승률과 킬데스 비율(킬 수 / 데스 수)을 확인하여 직전에 분석한 플레이어들의 픽률이 근거가 있는 선택이었는지 알아보았다.
  • 특수능력이 없는 예비병력은 제외하였다.
  • 승률 순위(win_rate_rank)와 킬데스 순위(kill_death_rank)를 종합하여 성적이 높은 순서로 정렬하였다.

SELECT
  role,
  operator,
  COUNT(*) AS match_count,
  SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) AS win,
  SUM(CASE WHEN haswon = 0 THEN 1 ELSE NULL END) AS lose,
  ROUND((SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) / COUNT(*)) * 100.0, 2) AS win_rate,
  ROUND(SUM(nbkills) / SUM(isdead), 2) AS kill_death_ratio,
  RANK() OVER(PARTITION BY role ORDER BY ((SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) / COUNT(*)) * 100.0) DESC) AS win_rate_rank,
  RANK() OVER(PARTITION BY role ORDER BY (SUM(nbkills) / SUM(isdead)) DESC) AS kill_death_rank
FROM 
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
WHERE
  operator NOT LIKE ('%RESERVE')
GROUP BY
  role, operator
ORDER BY
  role, (win_rate_rank + kill_death_rank) / 2
;

• 직전에 분석한 픽률과 비교해보았을 때 픽률과 성적 순위가 비슷하게 나타났다.
• 수치상으로 나타나는 승률과 킬데스 비율 차이를 유저들 또한 플레이를 통해 체감하여 픽률에 영향을 주었다는 점이 흥미로웠다.
• 또한 픽률에서 최하위권이며 격차가 컸던 Blitz, Echo, Tachanka 중 Echo를 제외한 Blitz와 Tachanka는 승률과 킬데스 역시 최하위권에 속하였다.
  • 오퍼레이터 성능 조절 혹은 리워크를 통한 밸런스 조절이 필요하다고 생각한다.

 

맵별 오퍼레이터 승률 & 킬데스

• 위에서 오퍼레이터별 승률과 킬데스를 알아보았는데, 이번에는 맵에 따라서 승률과 킬데스가 어떻게 변하는지 알아보았다.
  • 예비병력은 제외하고 맵, 팀별 TOP 1만 추려보았다.
  • 승률 순위(win_rate_rank)와 킬데스 순위(kill_death_rank)를 종합하여 성적이 높은 순서로 정렬하였다.

SELECT
  mapname,
  role,
  operator,
  COUNT(*) AS match_count,
  SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) AS win,
  SUM(CASE WHEN haswon = 0 THEN 1 ELSE NULL END) AS lose,
  ROUND((SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) / COUNT(*)) * 100.0, 2) AS win_rate,
  ROUND(SUM(nbkills) / SUM(isdead), 2) AS kill_death_ratio,
  RANK() OVER(PARTITION BY mapname, role ORDER BY ((SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) / COUNT(*)) * 100.0) DESC) AS win_rate_rank,
  RANK() OVER(PARTITION BY mapname, role ORDER BY (SUM(nbkills) / SUM(isdead)) DESC) AS kill_death_rank
FROM 
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
WHERE
  operator NOT LIKE ('%RESERVE')
GROUP BY
  operator, role, mapname
order by
  mapname, role, (win_rate_rank + kill_death_rank) / 2
;

• 몇개의 오퍼레이터 빼고는 전부 같은 이름이 반복되어 나타나지만, 그래도 꽤 다양한 오퍼레이터들이 활약하고 있음을 알 수 있었다.
• 공격팀 오퍼레이터 Glaz와 Fuze의 경우 각각 Plane, Kanal 맵에서 승률과 킬데스 모두 1위라는 기록을 보여주었다.
  • 하지만 해당 맵 한정이고, 또한 이전에 분석한 종합 픽률과 성적 모두 TOP 3에 들지 못했다는 부분이 흥미로웠다.

 

주무기 승률 & 킬데스

• R6:Siege는 총기를 주로 사용하는 FPS 게임인 만큼 다양한 총기가 등장한다.
• 오퍼레이터별로 선택할 수 있는 주무기가 정해져 있는데, 이 주무기별 승률과 킬데스를 분석해보았다.
  • 승률 순위(win_rate_rank)와 킬데스 순위(kill_death_rank)를 종합하여 성적이 높은 순서로 정렬하였다.

SELECT
  primaryweapon,
  COUNT(*) AS match_count,
  SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) AS win,
  SUM(CASE WHEN haswon = 0 THEN 1 ELSE NULL END) AS lose,
  ROUND((SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) / COUNT(*)) * 100.0, 2) AS win_rate,
  SUM(nbkills) AS kill,
  SUM(isdead) AS death,
  ROUND(SUM(nbkills) / SUM(isdead), 2) AS kill_death_ratio,
  RANK() OVER(ORDER BY ((SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) / COUNT(*)) * 100.0) DESC) AS win_rate_rank,
  RANK() OVER(ORDER BY (SUM(nbkills) / SUM(isdead)) DESC) AS kill_death_rank
FROM 
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
GROUP BY
  primaryweapon
ORDER BY
  (win_rate_rank + kill_death_rank) / 2 
;

• F2가 승률과 킬데스 비율 모두에서 3위를 거두면서 종합 1위를 차지하였다.
• 승률 1위인 9mm C1은 킬데스 비율에서 18위를 거두면서 종합 8위,
  킬데스 비율 1위인 AK-12는 승률에서 22위를 거두면서 종합 11위에 위치하였다.
• 승률과 킬데스 비율 모두 10위권 안에 든 주무기는 F2(종합 1위), 416-C Carbine(종합 2위), Type-89(종합 7위) 총 3개였다.

 

오퍼레이터별 주무기 승률 & 킬데스

• 위에서 말했듯이 오퍼레이터마다 고를 수 있는 주무기가 정해져있다.
• 오퍼레이터별로 구분하여 주무기의 성적을 비교해보았다.
  • 특수능력이 없는 예비병력은 제외하였다.
  • 승률 순위(win_rate_rank)와 킬데스 순위(kill_death_rank)를 종합하여 성적이 높은 순서로 정렬하였다.

SELECT
  operator,
  primaryweapon,
  COUNT(*) AS match_count,
  SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) AS win,
  SUM(CASE WHEN haswon = 0 THEN 1 ELSE NULL END) AS lose,
  ROUND((SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) / COUNT(*)) * 100.0, 2) AS win_rate,
  SUM(nbkills) AS kill,
  SUM(isdead) AS death,
  ROUND(SUM(nbkills) / SUM(isdead), 2) AS kill_death_ratio,
  RANK() OVER(PARTITION BY operator ORDER BY ((SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE NULL END) / COUNT(*)) * 100.0) DESC) AS win_rate_rank,
  RANK() OVER(PARTITION BY operator ORDER BY (SUM(nbkills) / SUM(isdead)) DESC) AS kill_death_rank
FROM 
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
WHERE
  operator NOT LIKE ('%RESERVE')
GROUP BY
  operator, primaryweapon
order by
  operator, (win_rate_rank + kill_death_rank) / 2
;

• 오퍼레이터마다 고를 수 있는 주무기가 2~3개 존재하는 것을 알 수 있었다.
• 여러 오퍼레이터가 사용 가능한 주무기가 있는 반면에 특정 오퍼레이터만 사용할 수 있는 주무기도 존재했다.
  • 무기 종합 성적에서 1위를 차지한 F2는 오퍼레이터 종합 성적에서 공동 1위를 차지한 Twitch의 고유 무기인 것을 알 수 있었다.

 

라운드 종료 사유 비율 & 킬/데스와 승패 상관분석

• R6:Siege의 한 판은 보통 5라운드로 진행이 된다.
• 라운드 종료, 즉 라운드의 승리팀이 정해지고 해당 라운드가 종료되는 사유로는 어떤 것이 있고 각각의 빈도가 어떻게 되는지 알아보았다.

SELECT
  endroundreason,
  COUNT(*) AS match_count,
  ROUND((COUNT(*) / SUM(COUNT(*)) OVER(ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)) * 100.0, 2) AS ratio
FROM 
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
GROUP BY
  endroundreason
ORDER BY
  ratio DESC
;

• 수비팀/공격팀 전멸이 85.5%의 비율을 차지하는 것을 알 수 있었다.
  • 나머지 15%를 구성하는 사유는 오브젝트 탈취/보호/파괴 등 오브젝트 관련 요소가 거의 차지하고 있으며 상대팀 전원이 게임을 나간 경우, 항복한 경우 등의 사유도 적은 비율로 존재했다.
• 팀의 전멸이 라운드 종료 사유 85.5%를 차지하는 것으로 보았을 때 킬 & 데스가 승패에 미치는 영향이 클 것으로 예상이 된다.
  • 이를 확인해보기 위해 킬 & 데스와 승패 사이의 상관계수를 확인해보았다.

WITH killdeath AS
(
SELECT
  matchid,
  roundnumber,
  role,
  haswon,
  SUM(nbkills) AS kill,
  SUM(isdead) AS death,
FROM 
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
GROUP BY
  matchid,
  roundnumber,
  role,
  haswon
ORDER BY
  matchid, roundnumber, role
)
SELECT
  corr(kill, haswon) AS kill_corr,
  corr(death, haswon) AS death_corr
FROM
  killdeath
;

• 킬의 경우 약 0.715로 강한 양적 선형관계를 나타낸다.
• 데스의 경우 약 -0.743으로 강한 음적 선형관계를 나타낸다.
• 예상한대로 킬데스가 승패에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

 

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라운드 진행 시간에 따른 승률 변화

• 경기를 오래 끌수록, 혹은 빨리 끝낼수록 유불리한 팀이 있는지 궁금했다.
  • 아래의 단계를 통해 라운드가 지속됨에 따라 공격팀/수비팀의 승률이 어떻게 달라지는지 확인해보았다.

1. 지속시간 평균, 최대, 최소값

• 비정상 값이 존재하는지 확인하기 위해 라운드 지속시간의 평균, 최대, 최소값을 구하였다.

SELECT
  AVG(roundduration) AS avg_round_duration,
  MAX(roundduration) AS max_round_duration,
  MIN(roundduration) AS min_round_duration
FROM
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
;

• 평균 지속시간 : 186.6471449999994
• 최대 지속시간 : 23188
• 최소 지속시간 : 6
• 최대 & 최소 지속시간이 비정상적인 값으로 예상된다.

2. 시간대별 매치수

• 매치수가 몰려있는 구간을 파악하고 비정상 값을 걸러내기 위해 시간대별로 매치수를 확인하였다.
  • 3,000 초과값은 우선적으로 제외하고 확인하였다.

WITH bucket AS
(
SELECT
  lower,
  upper
FROM
   UNNEST(GENERATE_ARRAY(0, 2900, 100)) AS lower,
   UNNEST(GENERATE_ARRAY(100, 3000, 100)) AS upper
WHERE
  lower + 100 = upper
)
SELECT
  winrole,
  lower,
  upper,
  COUNT(*) AS match_count,
  ROUND((SUM(CASE WHEN haswon = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*)) * 100.0, 2) AS win_rate
FROM
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s` as t
INNER JOIN
  bucket
ON
  t.roundduration > lower AND t.roundduration <= upper
GROUP BY
  winrole,
  lower,
  upper
ORDER BY
  winrole, lower
;

• 대부분의 값이 300 밑에 위치한 점, 라운드당 기본으로 주어지는 시간이 3분 45초인 점 등을 근거로 정상 범주를 0~240으로 정하고 분석을 진행하도록 하였다.

3. 시간대별 승률

• 0~240초를 10초 단위로 끊어서 팀별 승률을 알아보았다.

WITH bucket AS
(
SELECT
  lower,
  upper
FROM
   UNNEST(GENERATE_ARRAY(0, 230, 10)) AS lower,
   UNNEST(GENERATE_ARRAY(10, 240, 10)) AS upper
WHERE
  lower + 10 = upper
),
match as
(
SELECT
  DISTINCT matchid,
  roundnumber,
  roundduration,
  winrole
FROM
  `vaulted-cogency-295111.practice.r6s`
)
SELECT
  lower,
  upper,
  COUNT(*) AS match_count,
  ROUND((SUM(CASE WHEN winrole = 'Attacker' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*)) * 100.0, 2) AS atk_win_rate,
  ROUND((SUM(CASE WHEN winrole = 'Defender' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*)) * 100.0, 2) AS dfd_win_rate
FROM
  match
INNER JOIN
  bucket
ON
  roundduration > lower AND roundduration <= upper
GROUP BY
  lower,
  upper
ORDER BY
  lower
;

• 시작 초반(0~100)은 수비팀의 승률이 높다.
  • 중반 이후(100~) 부터는 수비팀 승률이 점차적으로 떨어지는 것을 볼 수 있다.
• 200초를 기점으로 공격팀의 승률이 수비팀을 앞지르게 된다.
• 라운드 후반으로 갈수록 공격팀이 오브젝트에 접근할 가능성이 높아지기에 이런 양상을 보인다고 추측된다.

 

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결과 요약

• 맵별로 공격팀/수비팀의 승률 차이는 거의 없지만 수비팀 승률이 높은 맵이 더 많다.

• 오브젝트 위치에 따라 수비팀 승률이 37~60%를 오가는 것으로 보았을 때 오브젝트 위치가 수비팀 승률에 영향이 미친다고 볼 수 있다.

• 오퍼레이터의 승률과 킬데스 비율이 유저들의 픽률에도 영향을 미친다.

• 특정 맵에서 성능이 뛰어난 오퍼레이터도 존재한다.(Glaz, Fuze)

  • 하지만 대부분 몇몇 오퍼레이터가 상위권을 독차지하는 것으로 보인다.(Jackal, Jager 등)

  • 신규 유저들에게 오퍼레이터와 총기를 추천하는 것도 좋지만 오퍼레이터들의 밸런스를 맞춰 픽 밸런스를 잡는 것이 가장 좋은 방법이라 생각된다.

• 오퍼레이터 리워크, 총기 밸런스 조절을 통해 오퍼레이터의 성능을 조절하는 방법도 괜찮다고 생각한다.

• 팀 전멸이 라운드 종료 사유의 85.5%를 차지하고 있다.

  • 킬 & 데스가 승패에 큰 영향을 준다.

• 게임 초반은 수비팀, 게임 후반은 공격팀의 승률이 높다.

  • 오브젝트의 영향이 있는 것으로 보인다.

사진 출처

• https://wallpaperaccess.com/rainbow-six
• https://www.rockpapershotgun.com/rainbow-six-siege-hereford-base-map-how-to-defend-how-to-attack-tips-and-tricks-2
• https://techraptor.net/gaming/news/some-rainbow-six-siege-maps-to-be-removed-permanently
• https://www.pwrdown.com/gaming/best-operators-in-rainbow-six-siege-who-how-to-choose/
• https://tierlists.com/list/creator-s-tierlist
• https://www.reddit.com/r/Rainbow6/comments/6w2e0m/free_weekend_has_arrived/