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[求职]大手子JR风涌云消发布自己的数据分析技巧

大家好 ， 这次没有数据 ， 我想给大家介绍一下数据分析在pubg上的运用以及数据分析的工具 ， 顺便碰碰运气看看能不能找个数据分析师的工作 。
首先 ， 我所有的工作都是基于python完成的 ， 包括做excel表格这种 ， python是我做数据分析的基础 。 然后我把pubg的数据分析分成三个方面：数据处理、数据可视化、机器学习 。
数据处理
数据处理就是获取数据然后清洗数据 ， 之后可以用来数据可视化或者做成表格之类 。 Pubg的数据非常繁杂 ， 大到玩家击杀 ， 小到玩家开车撞坏一片篱笆 ， 都包含在原始数据中 ， 所以需要计算、筛选和理清这些数据 。 python做数据分析的库有numpy和pandas等 ， xlwings是一个操作excel表格的库 ， 当我处理完数据后会用这个库把数据自动填到表格里 ， 最后再做一点表格美化 ， 这样一个数据表就完成了 。
下面是我之前用去年下半年比赛数据（不包括年底三大赛）做的一个近战数据 ， 因为是先做了一个几十名选手的id列表再做数据 ， 所以只是表中几十个选手的近战排行（评分权重包含主观色彩 ， 后五列是客观数据） 。
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数据可视化
数据可视化将处理好的数据进行绘图 ， 从而更直观的了解数据 ， 发现数据背后的一些联系 。 这方面主要的库有matplotlib、echarts、pyheatmap、Pillow等 。
matplotlib和echarts主要可以做些散点图柱状图等等 ， pyheatmap可以将坐标数据映射到底图上形成热力图 ， 可以直观体现数据的疏密程度 ， 比如最近的想法是筛选所有场次比赛中得分最高队伍的数据用来做热力图 。 Pillow主要是对图像进行批量处理 ， 比如想要研究机场圈 ， 就可以提取所有是机场圈的场次的数据 ， 批量绘图然后观察其中的规律 。
下面几张图分别是4am在pgc和大师赛的击杀击倒距离散点图、艾伦格决赛圈热力图、艾伦格打靶位置热力图、艾伦格选手位置热力图 。
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机器学习
目前大家手机上各种软件使用的推荐算法就是机器学习算法 。 这方面的库有scikit-Learn、tensorflow等 ， 我使用的是前者 ， tf我也只是刚入门 。 之前的预测排名和预测决赛圈位置那两个帖子 ， 就是机器学习中的监督学习 。
下面这是使用航线和前两圈圆心数据做特征集 ， 决赛圈圆心做标签得出来的模型的预测决赛圈和实际决赛圈的验证图 ， 因为场数不够导致效果一般 ， 如果后续对模型做一些解释工作 ， 也许可以对刷圈规律的解读有些帮助 。
机器学习还能做很多 ， 比如筛选转移点、跳点评分、选手画像等等 ， 都可以用机器学习来完成 。
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关于国内PUBG的数据分析工作
我管中窥豹一下 ， 猜测有些战队的数据分析还有提升的空间 ， 因为我看了几个战队对数据分析师的招聘要求还停留在excel和mySQL阶段（就一个vg要求会机器学习算法 ， 但我估计是DOTA那边的） ， 除此之外就是用硬糖职业赛训工具看看数据和进行复盘吧 。
关于电竞比赛数据分析方面 ， 我知道的是dota2很早就开始用机器学习来进行数据分析了 ， 李逵的英雄联盟数据分析师也发过关于机器学习的帖子 ， pubg的情况我不知道 ， 但就pubg海量的数据而言 ， 非常适合使用机器学习算法进行分析 。
木桶能装多少水取决于最短的那块木板 ， 更好的数据分析也许是有些俱乐部突破瓶颈的一个方向 。
求职
【[求职]大手子JR风涌云消发布自己的数据分析技巧】发这个帖子的最终目的还是求职 ， 因为各个俱乐部的邮箱实在很难找 ， 所以先发一个帖子来虎扑试试水 ， 看看能不能碰到圈内人看虎扑 。 我对pubg比赛兴趣浓厚 ， 学历211本科 ， 能做的事情上面都介绍完了 ， 有俱乐部需要数据分析师吗 ， 或者有圈内人帮忙介绍一下吗？


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