TFT 데이터분석 - 덱 분석하기

Jaehyun_onelion·2023년 3월 26일
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이번 포스트에서는 분류한 각각의 덱의 특징을 정리했다.

1. Data setting

1) Data preprocessing

먼저 분석에 필요한 library를 불러왔다.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import seaborn as sns
import plotly.express as px
import json
import sklearn
import scipy.stats as stats
from datetime import datetime

게임 경기 결과 데이터프레임에 덱 종류 변수를 추가한 데이터프레임 'game_result_clustering', 게임 경기 당 유닛 통계 'unit_dataframe'을 불러왔다.

game_summary = pd.read_csv('challanger_game_list.csv')

unit_dataframe = pd.read_csv('challanger_game_unit_list.csv')

game_summary = game_summary.drop('Unnamed: 0', axis=1)

unit_dataframe = unit_dataframe.drop('Unnamed: 0', axis=1)

이전 포스트에서 만든 class를 이용하여 game_result_clustering과 unit_dataframe을 합친 후, 기본적인 전처리를 진행했다.

working = basic_preprocessing(game_result_clustering, unit_list, cluster_on=True)

working.change_gloves_item()
working.check_item_unit_itemver()

이전 포스트에서 제시한 함수와 조금 달라졌는데, cluster_on이 추가되었다. 해당 변수가 True이면, 게임 경기 dataframe에 덱 리스트가 추가되었다는 것을 의미하고, 덱에 대한 요약 통계량을 제공하는 함수를 사용할 수 있다. 각각의 덱 리스트에 대해 요약 통계량, 증강체, 챔피언, 아이템 통계를 만들어주었다.

deck_list = set(working.after_join.Deck)

deck_result = {i : working.making_deck_dictionary(i) for i in deck_list}

2) summary and visualization function

덱별 통계량과, 사용 챔피언, 증강체, 아이템 통계 및 시각화를 제작해주는 함수를 만들었다.(make_deck_visualization) 결과로 나오는 값은 다음과 같다.

① 일자별 해당 덱 요약통계량
② 일자별 덱 성적 line plot
③ 해당 덱에서 사용된 증강체
④ 해당 덱에서 사용된 아이템
⑤ 해당 덱에서 사용된 챔피언
⑥ 해당 덱에서 사용된 챔피언 bar plot

def make_deck_visualization(deck_result, deck_name, colormap):
    
    deck_summary = deck_result[deck_name]
    
    summary = pd.DataFrame(deck_summary['summary'])

    summary = summary.loc[np.logical_and(summary.Datetime>='2023-01-27', summary.Datetime<='2023-03-14')]


    result_summary = summary.describe()
    
    fig = make_subplots(rows=2, cols=2, subplot_titles = ('일자별 사용 수', '일자별 평균 등수', '일자별 순방률', '일자별 승률'))

    fig.add_trace(go.Scatter(

        x = summary.Datetime,
        y = summary.Count,
        name = 'Count',
        mode = 'lines',
        line = dict(color = colormap[deck_name])
    )
    )

    fig.add_trace(go.Scatter(

        x = summary.Datetime,
        y=summary.Avg_placement,
        name = 'Placement',
        mode = 'lines',
        line = dict(color = colormap[deck_name])

    ), row=1, col=2)

    fig.add_trace(go.Scatter(

        x = summary.Datetime,
        y=summary.Avg_save,
        name = 'Save',
        mode = 'lines',
        line = dict(color = colormap[deck_name])

    ), row=2, col=1)

    fig.add_trace(go.Scatter(

        x = summary.Datetime,
        y=summary.Avg_winner,
        name = 'Winner',
        mode = 'lines',
        line = dict(color = colormap[deck_name])

    ), row=2, col=2)


    fig.add_vline(x = '2023-02-08', line_dash = 'dash')


    fig.add_vline(x = '2023-02-23', line_dash = 'dash')

    fig.add_vline(x = '2023-03-08', line_dash = 'dash')

    fig.add_hline(y = np.mean(summary.Count), line_dash = 'dash', line_color = 'gray', row=1, col=1)

    fig.add_hline(y = np.mean(summary.Avg_placement), line_dash = 'dash', line_color = 'gray', row=1, col=2)

    fig.add_hline(y = np.mean(summary.Avg_save), line_dash = 'dash', line_color = 'gray', row=2, col=1)

    fig.add_hline(y = np.mean(summary.Avg_winner), line_dash = 'dash', line_color = 'gray', row=2, col=2)
    
    fig.update_layout(title = deck_name + ' summary', showlegend=False)
    

    deck_augment = pd.DataFrame(deck_summary['augment'])

    deck_top10_aug = deck_augment.sort_values('Count', ascending=False).reset_index(drop=True).iloc[:10, ]


    deck_item = pd.DataFrame(deck_summary['item'])

    deck_top10_item = deck_item.sort_values('Count', ascending=False).reset_index(drop=True).iloc[:10, ]

    
    deck_champ = pd.DataFrame(deck_summary['champion'])

    deck_top10 = deck_champ.sort_values('Count', ascending=False).reset_index(drop=True).iloc[:10, ]
    
    
    
    fig1 = make_subplots(rows=3, cols=2, subplot_titles = ('평균 순위', '순방시 평균 순위', '순방률', '승률', '착용 아이템 수', '키유닛 비율')                  
                   )


    fig1.add_trace(go.Bar(

        x = deck_top10.Name,
        y = deck_top10.Ave_score,

        marker_color = px.colors.qualitative.Plotly[:10]


    ))

    fig1.add_trace(go.Bar(

        x = deck_top10.Name,
        y = deck_top10.Ave_score_save,

        marker_color = px.colors.qualitative.Plotly[:10]


    ), row=1, col=2)

    fig1.add_trace(go.Bar(

        x = deck_top10.Name,
        y = deck_top10.Save_rate,

        marker_color = px.colors.qualitative.Plotly[:10]


    ), row=2, col=1)

    fig1.add_trace(go.Bar(

        x = deck_top10.Name,
        y = deck_top10.Win_rate,

        marker_color = px.colors.qualitative.Plotly[:10]


    ), row=2, col=2)

    fig1.add_trace(go.Bar(

        x = deck_top10.Name,
        y = deck_top10.Num_items_avg,

        marker_color = px.colors.qualitative.Plotly[:10]


    ), row=3, col=1)


    fig1.add_trace(go.Bar(

        x = deck_top10.Name,
        y = deck_top10.Full_item_rate,

        marker_color = px.colors.qualitative.Plotly[:10]


    ), row=3, col=2)

    fig1.update_layout(showlegend=False, 
        autosize=False,
        width=800,
        height=800,
        title = deck_name + ' champion')
    
    
    
    return result_summary, fig, deck_top10_aug, deck_top10_item, deck_top10, fig1

해당 함수를 이용해, 덱별 시각화 및 요약 통계를 제공하는 dictionary를 만들었다.

visualization_summary = {i : make_deck_visualization(deck_result, i) for i in deck_list}

2. Deck 특징 확인

1) 덱 간 비교

덱별 평균 순위, 일자별 평균 사용 횟수, 순방률, 승률을 bar plot으로 시각화했다.

result = (dict(Deck = [], Avg_count = [], Avg_placement = [],Avg_save = [], Avg_winner = []))


for i in visualization_summary.keys():
    
    check = visualization_summary[i][0]
    
    result['Deck'].append(i)
    result['Avg_count'].append(check.loc['mean', 'Count'])
    result['Avg_placement'].append(check.loc['mean', 'Avg_placement'])
    result['Avg_save'].append(check.loc['mean', 'Avg_save'])
    result['Avg_winner'].append(check.loc['mean', 'Avg_winner'])
    
result = pd.DataFrame(result)

summary_figure = make_subplots(rows = 2, cols = 2, subplot_titles = ('일자별 평균 사용 횟수', '평균 순위', '순방률', '승률'))

summary_figure.add_trace(go.Bar(
    
    x = result.Deck,
    y = result.Avg_count,
    marker_color = px.colors.qualitative.Light24



), row=1, col=1)


summary_figure.add_trace(go.Bar(
    
    x = result.Deck,
    y = result.Avg_placement,
    marker_color  = px.colors.qualitative.Light24



), row=1, col=2)


summary_figure.add_trace(go.Bar(
    
    x = result.Deck,
    y = result.Avg_save,
    marker_color = px.colors.qualitative.Light24



), row=2, col=1)


summary_figure.add_trace(go.Bar(
    
    x = result.Deck,
    y = result.Avg_winner,
    marker_color = px.colors.qualitative.Light24



), row=2, col=2)

summary_figure.update_layout(
    showlegend=False, 
    autosize=False,
    width=1000,
    height=800,
    title = 'Deck별 비교'
    


)

summary_figure.update_layout(
    
    xaxis = {'categoryorder' : 'total descending'},
    xaxis2={'categoryorder': 'total ascending'},
    xaxis3= {'categoryorder': 'total descending'},
    xaxis4={'categoryorder': 'total descending'}


)
summary_figure

순위

  • 사용횟수 top 4 : 메카 고벨류, 방패대 고벨류, 기계유망주 선의, 무법자 황소부대

  • 평균 순위 top 4 : 메카 고벨류, 레이저단, 방패대 고벨류, 무법자 황소부대

  • 순방률 top 4 : 메카 고벨류, 레이저단, 방패대 고벨류, 결투가

  • 승률 top 4 : 메카 고벨류, 방패대 고벨류, 자동방어체계 선의, 무법자 황소부대

특징

  • '메카 고벨류' 덱을 가장 많이 사용하고, 가장 성적이 좋음.

  • 사용 수에 비해 성적이 좋은 덱 : 레이저단, 결투가

  • 사용 수에 비해 성적이 좋지 않은 덱 : 기계유망주 선의, 자동방어체계 선의

  • 평균 순위와 순방률은 높은데 승률이 낮은 덱 : 결투가, 레이저단

  • 평균 순위와 순방률은 낮은데 승률이 높은 덱 : 자동방어체계 선의, 우세 리롤

일자별 덱 사용 수, 평균 순위, 승률, 순방률 비교 line plot을 그려보았다.

day_count = px.line(data_frame = day_deck_summary, x = day_deck_summary.Datetime, y = day_deck_summary.Count,
                    
                    
                    color = day_deck_summary.Deck,
                    color_discrete_map =colormap
                    
                    )

day_count.update_layout(title = '덱 사용 횟수',)
day_count.add_vline(x = '2023-02-08', line_dash = 'dash')
day_count.add_vline(x = '2023-02-23', line_dash = 'dash')
day_count.add_vline(x = '2023-03-08', line_dash = 'dash')



day_placement = px.line(data_frame = day_deck_summary, x = day_deck_summary.Datetime, y = day_deck_summary.Avg_placement, color = day_deck_summary.Deck,
                       color_discrete_map =colormap)

day_placement.update_layout(title = '평균 순위')
day_placement.add_vline(x = '2023-02-08', line_dash = 'dash')
day_placement.add_vline(x = '2023-02-23', line_dash = 'dash')
day_placement.add_vline(x = '2023-03-08', line_dash = 'dash')


day_save = px.line(data_frame = day_deck_summary, x = day_deck_summary.Datetime, y = day_deck_summary.Avg_save, color = day_deck_summary.Deck,
                  color_discrete_map =colormap)

day_save.update_layout(title = '순방률')
day_save.add_vline(x = '2023-02-08', line_dash = 'dash')
day_save.add_vline(x = '2023-02-23', line_dash = 'dash')
day_save.add_vline(x = '2023-03-08', line_dash = 'dash')

day_winner = px.line(data_frame = day_deck_summary, x = day_deck_summary.Datetime, y = day_deck_summary.Avg_winner, color = day_deck_summary.Deck,
                    color_discrete_map =colormap)

day_winner.update_layout(title = '승률')
day_winner.add_vline(x = '2023-02-08', line_dash = 'dash')
day_winner.add_vline(x = '2023-02-23', line_dash = 'dash')
day_winner.add_vline(x = '2023-03-08', line_dash = 'dash')

(Plotly의 장점이 interaction이 가능하다는 점인데, 블로그에 해당 시각화 결과물을 가져올 때 png 파일로만 가져올 수 있어서 interaction이 불가능하다.)

덱이 13개나 있어, 일자별 추이를 보기 매우 불편하다. 따라서 덱 하나하나당 사용 추이를 확인해보기로 했다.

2) 덱 별 특징 확인

이전 포스트에서 클러스터링을 통해 분류한 덱은 총 13개이다.

'결투가', '기계유망주 선의', '동물특공대', '레이저단', '메카 고벨류',
'메카 특등사수', '무법자 황소부대', '방패대 고벨류', '싸움꾼',
'우세 리롤', '위협 정찰단', '자동방어체계 선의', '주문투척자'

하나씩 살펴보자.

(1) 결투가

deck1 = visualization_summary['결투가']

summary

  • 사용 수 : 70510

  • 평균 순위 : 4.41

  • 평균 순방률 : 52.9%

  • 평균 승률 : 6.8%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 2월 8일 이후 증가

  • 성적 : 순방률 및 평균 순위는 시간이 지날수록 상승, 승률은 변함없음

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강 : 결투가 문장, 결투가 심장

  • 영웅 증강 : 약자 멸시, 확산 사격, 황소의 활력, 수금, 승리의 장막

  • 이 외 증강 : 사냥의 전율, 나이프의 날, 재료 꾸러미

  • 성적 좋은 3개 증강 : 황소의 활력, 나이프의 날, 결투가 심장

  • 특이사항 :

아이템

  • 딜러 아이템 : 최후의 속삭임, 밤의 끝자락, 거인 학살자, 무한의 대검, 정의의 손길, 피바라기

  • 탱커 아이템 : 강철의 솔라리 펜던트, 구원

  • 기타 아이템 : 결투가 상징

  • 성적 좋은 아이템 : 대부분의 아이템이 순방률이 55~58%대 유지

  • 특이사항 : 결투가 상징 획득 시 승률 증가

챔피언

  • 키 챔피언 : 벨베스, 아펠리오스, 제드, 베인

  • 특이사항 : 벨베스, 아펠리오스의 경우 결투가의 상징 추가한 경우가 많음.
    4코스트 챔피언의 경우 성적이 비슷함. 의외로 피오라 사용시의 승률이 좋은 편.



(2) 기계유망주 선의

summary

  • 사용 수 : 153222

  • 평균 순위 : 4.49

  • 평균 순방률 : 50.6%

  • 평균 승률 : 9.9%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 2월 8일 이후 사용량 증가

  • 성적 : 2월 8일 이후 성적 증가 but 승률은 감소

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강 : 선의 문장, 고대의 기록 보관소, 기계유망주 심장

  • 영웅 증강 : 이중 방울, 불타는 영혼, 한숨 잘 시간, 융화

  • 이 외 증강 : 휴대용 대장간, 보석 연꽃, 재료 구러미

  • 성적 좋은 3개 증강 : 이중 방울, 선의 문장, 보석 연꽃

  • 특이사항 : 선의 문장, 보석 연꽃 사용 시 승률 증가

아이템

  • 딜러 아이템 : 푸른 파수꾼, 보석 건틀릿, 거인 학살자, 마법공학 총검, 모렐로노미콘, 쇼진의 창

  • 탱커 아이템 : 이온 충격기, 가고일 돌갑옷

  • 기타 아이템 : 선의 상징, 도적의 장갑

  • 성적 좋은 아이템 : 대부분의 아이템의 순방률 50%를 넘어감.

  • 특이사항 : 선의 상징, 마법공학 총검의 승률이 높음

챔피언

  • 키 챔피언 : 조이, 소라카

  • 특이사항 : 룰루까지 사용하는 경우 - 5기계유망주 순위가 높은 것을 확인



(3) 동물특공대

summary

  • 사용 수 : 55152

  • 평균 순위 : 4.5

  • 평균 순방률 : 49.3%

  • 평균 승률 : 10.5%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 2월 23일 이후 사용 수 증가

  • 성적 : 승률 제외 성적이 좋아짐

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강 : 동물특공대 문장, 동물특공대 심장, 고대의 기록 보관소

  • 영웅 증강 : 전부 터져라!, 신난다!, 총알은 비를 타고, 토끼 용병

  • 이 외 증강 : 보석 연꽃, 휴대용 대장간, 재료 꾸러미

  • 성적 좋은 3개 증강 : 동물특공대 심장, 토끼 용병, 보석 연꽃

  • 특이사항 : 총알은 비를 타고 사용시 승률이 가장 높음.

아이템

  • 딜러 아이템 : 쇼진의 창, 보석 건틀릿, 거인 학살자, 스태틱의 단검

  • 탱커 아이템 : 태양불꽃 망토, 이온 충격기, 용의 발톱, 워모그의 갑옷, 덤불 조끼

  • 기타 아이템 : 동물특공대 상징

  • 성적 좋은 아이템 : 동물특공대 상징, 태양불꽃 망토, 이온 충격기, 스태틱의 단검, 워모그의 갑옷

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 : 미스 포츈, 리븐

  • 특이사항 : 징크스, 베인, 사일러스 유지하는 동물특공대의 성적이 좋음



(4) 레이저단

summary

  • 사용 수 : 100697

  • 평균 순위 : 4.2

  • 평균 순방률 : 55.6%

  • 평균 승률 : 10.2%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 점차 감소

  • 성적 : 약간 감소하는 경향

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강 : 레이저단 문장, 레이저단 심장, 고대의 기록 보관소

  • 영웅 증강 : 추방자의 기백, 약자 멸시, 레이저단 진형, 양떼 도륙

  • 이 외 증강 : 사냥의 전율, 휴대용 대장간, 재료 꾸러미

  • 성적 좋은 3개 증강 : 추방자의 기백, 레이저단 심장, 레이저단 문장

  • 특이사항

아이템

  • 딜러 아이템 : 밤의 끝자락, 스태틱의 단검, 피바라기, 정의의 손길, 최후의 속삭임, 마법공학 총검

  • 탱커 아이템 : 이온 충격기, 태양불꽃 망토

  • 기타 아이템 : 도적의 장갑, 레이저단 상징

  • 성적 좋은 아이템 : 레이저단 상징, 태양불꽃 망토, 도적의 장갑

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 : 제드

  • 특이사항 : 레이저단 문장을 이용, 고코스트 포함 레이저단 구성이 중요함.



(5) 메카 고벨류

summary

  • 사용 수 : 264498

  • 평균 순위 : 4.1

  • 평균 순방률 : 56.2%

  • 평균 승률 : 19.1%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 점차 증가하다가 감소

  • 성적 : 평균에서 변화 없음

  • 특이사항 :

증강체

  • 특성 관련 증강

  • 영웅 증강 : 회피, 무모한 자

  • 이 외 증강 : 휴대용 대장간, 초월, 사냥의 전율, 재생의 바람, 보석 연꽃, 재료 꾸러미, 태양불꽃판, 천상의 축복

  • 성적 좋은 3개 증강 : 초월, 무모한 자, 보석 연꽃

  • 특이사항

아이템

  • 딜러 아이템 : 최후의 속삭임, 마법공학 총검, 거인 학살자, 무한의 대검, 피바라기

  • 탱커 아이템 : 구원, 용의 발톱, 덤불 조끼, 태양불꽃 망토, 가고일 돌갑옷

  • 기타 아이템

  • 성적 좋은 아이템 : 거인학살자, 마법공학 총검, 무한의 대검, 피바라기

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 :세트, 아펠리오스, 사미라, 레오나, 벨베스

  • 특이사항 : 메카 유닛 중 세트 or 레오나를 베이스로 진행하되, 딜러를 벨베스 기반 또는 사미라 기반으로 나눌 수 있음, 이 중 사미라 기반 덱이 강함



(6) 메카 특등사수

summary

  • 사용 수 : 128708

  • 평균 순위 : 4.9

  • 평균 순방률 : 42.2%

  • 평균 승률 : 10.4%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 증가하다 감소

  • 성적 : 점차 낮아짐

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강 : 특등사수 문장

  • 영웅 증강 : 끝없는 피자, 회피, 민간인 문장

  • 이 외 증강 : 초월, 휴대용 대장간, 재생의 바람, 사냥의 전율, 재료 꾸러미, 보석 연꽃

  • 성적 좋은 3개 증강 : 특등사수 문장, 끝없는 피자, 초월

  • 특이사항

아이템

  • 딜러 아이템 : 최후의 속삭임, 마법공학 총검, 거인 학살자, 무한의 대검, 구인수의 격노검

  • 탱커 아이템 : 구원, 용의 발톱, 태양불꽃 망토, 덤불 조끼, 가고일 돌갑옷

  • 기타 아이템

  • 성적 좋은 아이템 : 태양불꽃 망토, 무한의 대검, 거인 학살자

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 : 사미라, 세트 ,아펠리오스, 벨베스

  • 특이사항 : 시비르 사용 시 성적이 좋아짐 - 증강체와의 캐미



(7) 무법자 황소부대

summary

  • 사용 수 : 152904

  • 평균 순위 : 4.3

  • 평균 순방률 : 52.5%

  • 평균 승률 : 13.8%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 증가하다 감소

  • 성적 : 평균에서 유지

  • 특이사항 : 승률의 경우 시간이 지날수록 약간 감소

증강체

  • 특성 관련 증강 : 황소부대 문장, 무법자 문장, 고대의 기록 보관소

  • 영웅 증강 : 공범, 마법공학 응징, 불타는 영혼

  • 이 외 증강 : 저눝 마법사, 사냥의 전율, 재료 꾸러미

  • 성적 좋은 3개 증강 : 황소부대 문장, 저너투 마법사, 마법공학 응징

  • 특이사항

아이템

  • 딜러 아이템 : 이온 충격기, 보석 건틀릿, 거인의 결의, 마법공학 총검, 피바라기, 거인 학살자

  • 탱커 아이템 : 태양불꽃 망토

  • 기타 아이템 : 황소부대 상징

  • 성적 좋은 아이템 : 마법공학 총검, 황소부대 상징, 정의의 손길

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 : 비에고, 벨베스, 탈론

  • 특이사항 : 벨베스에 황소부대 사용



(8) 방패대 고벨류

summary

  • 사용 수 : 241903

  • 평균 순위 : 4.2

  • 평균 순방률 : 54.3%

  • 평균 승률 : 15.9%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 증가했다 감소

  • 성적 : 아주 미세하게 감소

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강

  • 영웅 증강 : 권투 교습

  • 이 외 증강 : 휴대용 대장간, 보석 연꽃, 사냥의 전율, 초월, 재료 꾸러미, 재생의 바람, 조준경 부착, 천상의 축복, 태양불꽃판

  • 성적 좋은 3개 증강 : 권투 교습, 보석 연꽃, 태양불꽃판

  • 특이사항

아이템

  • 딜러 아이템 : 최후의 속삭임, 마법공학 총검, 거인 학살자, 보석 건틀릿, 쇼진의 창

  • 탱커 아이템 : 구원, 태양불꽃 망토, 용의 발톱, 덤불 조끼

  • 기타 아이템 : 도적의 장갑

  • 성적 좋은 아이템 : 거인 학살자, 도적의 장갑

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 : 벨베스, 사미라, 아펠리오스

  • 특이사항 : 벨베스 기반보다 사미라 기반이 성적이 좋음



(9) 싸움꾼

summary

  • 사용 수 : 54668

  • 평균 순위 : 4.78

  • 평균 순방률 : 44.4%

  • 평균 승률 : 7.8%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 점차 증가

  • 성적 : 3월 8일 패치 이후 확 좋아짐

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강 : 싸움꾼 문장, 싸움꾼 심장

  • 영웅 증강 : 가차없는 맹공, 회피, 분노의 지배

  • 이 외 증강 : 초월, 조준경 부착, 보석 연꽃, 재생의 바람, 전투 마법사

  • 성적 좋은 3개 증강 : 조준경 부착, 전투 마법사, 초월, 분노의 지배

  • 특이사항

아이템

  • 딜러 아이템 : 보석 건틀릿, 고석 연사포, 마법공학 총검, 거인 학살자, 피바라기, 푸른 파수꾼

  • 탱커 아이템 : 태양불꽃 망토, 구원, 이온 충격기

  • 기타 아이템 : 싸움꾼 상징

  • 성적 좋은 아이템 : 이온 충격기, 거인 학살자, 태양불꽃 망토

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 : 잭스, 벨베스, 소라카, 레넥톤

  • 특이사항 : 레넥톤 캐리 덱으로 갔을 때 성적이 좋음.



(10) 우세 리롤

summary

  • 사용 수 : 101990

  • 평균 순위 : 4.5

  • 평균 순방률 : 50.6%

  • 평균 승률 : 13.8%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 점차 증가

  • 성적 : 패치에 따라 증가 감소를 병행

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강

  • 영웅 증강 : 끓어오르는 주문의 힘, 포식자의 정확성, 드레이븐의 리그, 무자비한 칼날

  • 이 외 증강 : 사냥의 전율, 보석 연꽃, 재료 꾸러미, 초월, 휴대용 대장간, 전투 마법사

  • 성적 좋은 3개 증강 : 무자비한 칼날, 포식자의 정확성, 드레이븐의 리그, 전투 마법사

  • 특이사항 - 키 유닛 영웅 증강 존재시 성적이 엄청 증가함

아이템

  • 딜러 아이템 : 푸른 파수꾼, 거인 학살자, 보석 건틀릿, 마법공학 총검, 거인의 결의, 최후의 속삭임

  • 탱커 아이템 : 구원, 태양불꽃 망토, 이온 충격기

  • 기타 아이템 : 도적의 장갑

  • 성적 좋은 아이템 : : 도적의 장갑, 구우너, 이온 충격기

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 : 유미, 드레이븐, 이즈리얼, 닐라, 바이

  • 특이사항 - 우세 챔피언 기반, 키 유닛을 기준으로 덱이 분류 됨 - 우세 이즈리얼, 우세 유미, 우세 드레이븐



(11) 위협 정찰단

summary

  • 사용 수 : 115092

  • 평균 순위 : 4.42

  • 평균 순방률 : 50.5%

  • 평균 승률 : 10.8%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 증가 후 감소

  • 성적 : 큰 변화 없음

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강 : 정찰단 문장, 정찰단 심장

  • 영웅 증강 : 도굴꾼의 전리품, 다중 사격, 확산 사격

  • 이 외 증강 : 보석 연꽃, 재료 꾸러미, 휴대용 대장간, 사냥의 전율, 재생의 바람

  • 성적 좋은 3개 증강 : 확산 사격, 도굴꾼의 전리품, 휴대용 대장간

  • 특이사항

아이템

  • 딜러 아이템 : 마법공학 총검, 스태틱의 단검, 구인수의 격노검, 거인 학살자

  • 탱커 아이템 : 태양불꽃 망토, 용의 발톱, 구원, 덤불 조끼, 가고일 돌갑옷

  • 기타 아이템 : 도적의 장갑

  • 성적 좋은 아이템 : 도적의 장갑, 태양불꽃 망토

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 : 카이사, 벨베스, 람머스, 베인

  • 특이사항 : 벨베스에 정찰단 문장 사용



(12) 자동방어체계 선의

summary

  • 사용 수 : 144711

  • 평균 순위 : 4.44

  • 평균 순방률 : 51.0%

  • 평균 승률 : 15.2%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 시간이 지날수록 증가

  • 성적 : 점차 성적 좋아짐

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강 : 자동방어체계 문장, 고대의 기록 보관소, 자동방어체계 심장

  • 영웅 증강 : 정화의 방호, 조준 보정, 융화, 업그레이드 : 광란, 마법공학 응징

  • 이 외 증강 : 보석 연꽃, 허수아비 전선

  • 성적 좋은 3개 증강 : 정화의 방호, 보석 연꽃, 허수아비 전선, 마법공학 응징

  • 특이사항

아이템

  • 딜러 아이템 : 푸른 파수꾼, 보석 건틀릿, 거인 학살자, 마법공학 총검, 쇼진의 창

  • 탱커 아이템 : 태양불꽃 망토, 덤불 조끼, 가고일 돌갑옷

  • 기타 아이템 : 자동방어체계 문장

  • 성적 좋은 아이템 : 이온 충격기, 마법공학 총검, 태양불꽃 망토

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 : 소라카, 르블랑, 에코, 리신

  • 특이사항


(13) 주문투척자

summary

  • 사용 수 : 67561

  • 평균 순위 : 4.46

  • 평균 순방률 : 51.9%

  • 평균 승률 : 9.5%

시간별 트렌드

  • 사용 수 : 2월 23일 이후 대폭 증가

  • 성적 : 2월 8일 이후 성적 좋아짐

  • 특이사항

증강체

  • 특성 관련 증강 : 주문투척자 문장, 별 수호자 문장, 주문투척자 심장, 고대의 기록 보관소

  • 영웅 증강 : 불타는 영혼, 돌처럼 단단하게, 바위술사

  • 이 외 증강 : 보석 연꽃, 재료 꾸러미, 휴대용 대장간

  • 성적 좋은 3개 증강 : 주문투척자 문장, 보석 연꽃, 재료 꾸러미

  • 특이사항

아이템

  • 딜러 아이템 : 쇼진의 창, 보석 건틀릿, 거인 학살자, 스태틱의 단검, 푸른 파수꾼, 마법공학 총검

  • 탱커 아이템 : 이온 충격기, 태양불꽃 망토, 가고일 돌갑옷, 워모그의 갑옷

  • 기타 아이템

  • 성적 좋은 아이템 : 이온 충격기, 태양불꽃 망토, 스태틱의 단검, 마법공학 총검

  • 특이사항

챔피언

  • 키 챔피언 : 탈리야

  • 특이사항


이렇게 덱 별 특징을 간단하게 알아보았다.

다음 포스트에서는 경기 결과 데이터를 통해 플레이어가 어떤 덱을 사용했는지 예측하는 모델을 만드는 과정을 포스트할 예정이다.

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데이터 분석가 새싹
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