[파이썬 프로젝트] 오버워치2 게임 데이터 분석 프로젝트 [2] 발표편

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[파이썬 프로젝트] 오버워치2 게임 데이터 분석 프로젝트 [1] 분석편   [ 해당 게시글 링크 ] 

[파이썬 프로젝트] 오버워치2 게임 데이터 분석 프로젝트 [2] 발표편   [ 해당 게시글 링크 ]    ⬅️현재 게시물

 

 

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해당 글을 읽기에 앞서

발표에 사용한 ppt를 기반으로 하여 내가 어떤 의도를 가지고 데이터를 분석할려고 했는지,

이에 따라 어떤 근거가 필요할 것이라 생각했고 발표 자료 구성를 위주로 언급하고자 한다.

 

 

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프로젝트 기간

< 2023-11-21 ~ 2023-11-27 >

 

 

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소주제로 그래프로 보여주고자 하는 의도를 드러내고, 우측에 코드와 요약된 내용을 작성했다.

해당 페이지에서는 서포터 역할군의 '브리기테'가 가장 좋은 승률을 가진 이유가 무엇일까 고심했다.

오버워치를 플레이 해본 경험이 있다면, 아니면 발로란트 혹은 롤을 하더라도 역할군은 동일 하더라도

스킬 셋이나 플레이 난이도 등에 캐릭터 별 차이가 존재한다는 것을 우린 경험적으로 알 수 있다.

 

 

그렇기 때문에 서포터 역할군의 힐량을 모두 나타내었고 이를 가시성이 좋은 barplot 을 사용하여 나타냈다.

즉, 나는 이것으로 '서포터' 역할군의 영웅들의 힐량이 높다고 해서 승률이 높은 것이 아니며,

데이터에 근거하여 데이터가 보여주는 '분명하게 무난하게 좋은' 성능을 가진 영웅이 있다고 판단했다.

 

 

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*단, 여기서 내가 말하는 '좋은' 캐릭터란

누가 사용하더라도 무난한 성능을 이끌어 낼 수 있을거란 기대가 되는 영웅을 말한다.

 

최최고점의 영웅을 꼽는 것은 '다대다 플레이어' 환경에서 주어지는 변수가 너무 많다.

 

픽률은 최상위 픽률을, 승률은 전구간에서 가장 낮은 승률을 보여주는 아나 이지만,

 

 

 

남자도 설레게 만드는 류제홍의 아나 플레이 (youtube.com)

 

류제홍 선수의 아나 플레이는 남자도 설레게 한다. (헉)

 

 

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앞서 분석편에서도 언급했던 데이터 정규화에 대한 내용을 '류제홍' 선수의 아나 등을 언급하고,

고점의 영웅이 아닌 '무난하게 좋은' 에 초점을 맞추고 이를 뒷받침할 근거가 필요했다.

명확하게 데이터가 수집이 가능(숫자로 표현이 가능)한 승률 & 픽률 & 킬뎃을 기반으로 

정규화 공식을 자체적으로 수립 및 적용하여 영웅 군, 포지션 별 분석을 진행했다.

 

 

* 이 데이터 정규화 및 데이터를 기반으로 한 꿀챔  수치 등을 수치화하는 것에 대한 아이디어는

유튜버인 '프로관전러 P.S' 의 영상들에 자주 나오는 꿀챔 수치에 영감을 받아 자체적으로 수립함.

 

 

위의 사진은 프로관전러 채널에서 만든 라인별 챔피언 티어 탭. 

PS 스코어 및 꿀챔 점수를 볼 수 있고 여기에서 영감을 받아서 자체적으로 제작했다.

 

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해당 수치를 기반으로 영웅별 꿀영웅 수치를 나타낸 그래프. 

승률과 픽률 그래프에서 위와 같이 표현하니 조금 더 직관적으로 명확하게 볼 수 있었다.

또한 MS_SCORE 역시 수치의 폭이 6~12로 기존의 승률과 픽률에 비하면 안정된 변동 폭을 확인할 수 있다.

 

 

 

상위 티어의 데이터만을 분류하여 다시 적용한 그래프의 모습.

전체 티어에 비해 모든 점수가 소폭 상승한 모습을 볼 수 있다. (평가 기준이 '승률' 이므로)

 

 

 

 

서포터 영웅군의 캐릭터 수는 많지 않아서 plt로 그래프가 작성되었을 때

가시성이 약간 떨어질 뿐 판단은 가능했었다.

그러나 딜러와 탱커 역할군 부터는 영웅군이 많아 이를 분류할 필요가 있었고,

픽률을 기반으로 하여 픽률의 평균보다 높고 낮음을 기준으로 영웅 군들을 분류하여 데이터를 분석하였다.

 

 

 

 

픽률을 기반으로 하여, 양쪽으로 분류하여 그래프를 작성했고 승률을 보여주었다.

서포터 영웅군의 경우 영웅이 많지 않아 인간의 판단력에 기반하여 어느 정도 추측은 가능했지만,

영웅군이 많아진 순간부터는 이것이 쉽지 않은 영역에 들어서게 되었다.

 

 

 

 

꿀수치를 도입하여 그래프로 작성한 자료. 

명확하게 한 눈에 어떤 영웅이 승률에 기반하여 좋다라는 것을 판단할 수 있게 되었다.

 

 

시즌 별 데이터를 승률과 픽률, 밸런스 패치로 인한 영향을 다 분석하고 싶었지만..

시즌별 픽률과 승률을 나타내는 그래프 함수까지 작성하고 프로젝트 기간이 짧아 

마치지 못한 것이 아쉬운 마음이다.

 

 

실행시키면 영웅의 이름을 물어보고 영웅의 시즌별 승률, 픽률을 보여주는 함수였는데

0시즌에는 없는데 이후 시즌에 추가되는 영웅의 데이터의 경우 인덱스 범위 오류가 생겨서 

이 부분을 보완했어야 했으나, 시간상 마무리 못해 아쉬운 마음이다. 

 

(겐지, 아나 등 오버워치2 시작부터 있는 캐릭은 정상적으로 작동하나,

이후 추가된 새로운 영웅의 경우엔 인덱스 범위 오류가 나온다.)

 

 

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