数据分析与可视化：谁是安全圈的吃鸡第一人
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经过30000余次迭代，最终得到了19个社区，用图像来表示是这样的：
在社区发现算法中社区的数目和大小通常是不可知的，一般是用模块度Modularity来检查社区分类的合理性。由于本文采集的数据较少且这里的好友关系是双向的，不像微博的关注/粉丝的机制能较准确地找出图的连通性，所以这里的社区发现效果并不理想。 笔者在使用NetworkX尝试了多种算法和不同的参数后，最终选择了一个样本数量为1125的社区，覆盖了原数据集样本总数的88.58%。在简单观察了这个社区的合理性后，决定使用这份数据集来做后续的战绩分析。 三、战绩爬取和分析 1. 谁是安全圈的吃鸡第一人 拿到了要进行战绩数据采集的玩家名单后，我们需要先确定几个指标来衡量一个玩家的吃鸡技术水平，才能有指向性的进行数据采集。笔者最终选取了数个指标，分别是：
笔者还决定采集一些有趣的指标，能反映玩家的游戏习惯：
爬虫写完后数据很快就抓取完毕。 先来看看安全圈玩家们最近20场游戏的情况 在最近的20场比赛中苟到排名前十次数最多的是【RickyHao】和【NeglectLee】两位，达到惊人的17次，85%的前10率。 这一指标在安全圈的平均值是6.33。
单独看看吃鸡情况：
在最近20场比赛中吃鸡次数最多的是这位叫【qingfenggod】的玩家，达到了可怕的10次，近20场次中有一半的比赛都笑到了最后。前十次数第一的【RickyHao】则在吃鸡数上排到了第二位，达到了8次。 而这一数值的平均值仅才0.71，两位玩家都达到了10数倍。 【RickyHao】之所以在这一指标上如此突出是因为最近20场次里包含了很多活动模式，而【qingfenggod】则大部分是在排位中获得的，可以说是非常惊人的胜率了。 在KDA和伤害方面： 可以看到大部分玩家都集中在左下半部分，可以认为正常玩家都在这一点簇群内， 即KDA<2，伤害<400的部分。 而KDA达到4伤害超过550的玩家仅有4位。KDA超过5伤害超过600的仅仅只有一位了。 但有一位玩家达到了令人窒息的：
是第二名的近两倍，是平均值的近10倍!!!!直接来到了散点图的云端之上，这可是击杀与死亡比啊，如果不是高科技的话这位玩家可能是职业级的水准了。 这位玩家也正是刚才提到吃鸡榜第一的【qingfenggod】。 同样在吃鸡榜中排第二的【RickyHao】，这一数据仅为：
排位第8位。 思考：其实这里已经可以很直观地分类出正常玩家、高级玩家、外挂玩家三大类别。如果是反外挂/风控等场景，对于这种密度相差很大的簇群，可以尝试使用kmeans这类基于距离的聚类算法来将样本分为3~5类，并借助移动速度、平均移动距离等指标来辅助判断是否为外挂玩家。这里不作深入探究。 笔者更感兴趣的是吃鸡和枪法的关系，一个人的枪法越好，越容易吃鸡吗?吃鸡对于笔者这样热衷伏地苟活的玩家会更友好吗? 对于枪法这一表征，直接使用KD和damage来代替，再加上移动距离来分析这三类指标与吃鸡率的相关性 （编辑：晋中站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
