MrFrost MrFrost 2017-01-02 22:36 1999 举报

大数据看转会——RNG(Part 2)

写在前面

 

(1)“大数据看转会”系列内容是以转会期结束前后,各大战队的“新鲜血液”为主要素材来展开内容。对不同战队,侧重点可能也会不同。

 

(2)对于部分出场较少的选手,笔者只能以该选手最近的排位记录作为参考来评判该选手近期的状态和表现,而Rank在一定程度上与比赛的关联度不大,所以不排除分析中可能出现的误差。但不得不承认的是,Rank从一定程度上可以反映选手的竞技状态,在缺少最高效力的数据时,排位数据就是最有用的数据。

 

(3)理性分析,拒绝捧杀,这里只有也只应有合理的肯定和合理的批评。笔者也会尽可能全面地分析各个战队在下赛季可能要面对的问题。同样,“不要太乐观,也不要太消极”是笔者希望所有认真阅读这篇内容的读者都能拥有的心态。

 

(4)本系列内容中,部分选手的个人信息和比赛信息采集自LeaguePedia和GosuGamers,由于其编辑模式是相对自由的,不排除出现错误的可能,如果有读者指出其中的错误,笔者将十分感谢。

 

上一部分内容中,笔者对下赛季的上单LetMe在2015和2016赛季的表现进行了分析。链接

 

本部分内容中,笔者将对RNG新人打野——BayBay进行分析。

 

大数据看转会——RNG(Part 2) 


大数据看转会——RNG(Part 2) 

 

BayBay在上个月刚满20岁,年龄不大,却与Kid,Uzi等选手有一个相似的特点——他们都已经是赛场上的老将。

 

BayBay最初加入的是XinSoul战队,与之的合约持续到2013年11月。在那之后,BayBay转会到HK Attitude Priest(HKA.P),并在那里度过了一年的职业生涯。

 

在LNL2014(2014港澳台联赛)赛季中,HKA.P的表现仅仅处于联赛中下游水平。2016年3月,BayBay加入了LSPL战队EDE。春季赛中,BayBay虽仅登场13次,但并未让EDE的粉丝失望,BayBay也依靠在LSPL一段时间的磨炼,一扫上赛季HKA.P的阴霾。

 

大数据看转会——RNG(Part 2) 

 

BayBay登场的13场比赛中,他共取得了36次击杀和108次助攻。BayBay虽登场次数不多,但平均表现处于领先地位。BayBay的场均击杀数为2.77,在打野位排名第四BayBay的场均助攻数同样傲人,达到了8.31,在打野位排名第二

 

2016年6月,BayBay离开EDE(时为IM战队),回到宝岛台湾,回到了他的“梦想的中转站”——AHQ战队。2015年11月,BayBay离开了HKA.P之后,在AHQ战队度过了短暂的职业生涯。再度回到“老东家”AHQ战队的BayBay,在夏季赛中用自己的表现向AHQ做了最好的回报。

 

大数据看转会——RNG(Part 2) 

大数据看转会——RNG(Part 2) 

大数据看转会——RNG(Part 2) 

 

在2016LMS夏季赛中,BayBay总共登场10次,取得了91负的战绩。纵观各项数据可以发现,BayBay并不是在某一项打野能力上及其顶尖的选手,相反,他更像是一种均衡型打野。

 

无论是使用草食性打野(如挖掘机)还是肉食性打野(如男枪、蜘蛛),他的分均经济为374,分均刷野为4.42,在打野位都排名第四。而在他选用肉食性打野时,他同样拥有极低的死亡率(场均死亡数仅有1.8,排名第十)。同时,他的分均输出为359,输出占比为18.2%,在打野位均排名第四,也足以证明,BayBay在打野位置常常使用杀伤力较大的英雄。而其分均排眼数为0.60,同比排名第二,也从某一侧面说明,BayBay在使用多样化英雄的同时,展现出了比较好的保护意识。

 

大数据看转会——RNG(Part 2) 


大数据看转会——RNG(Part 2)

大数据看转会——RNG(Part 2)


Rank方面,(截止12月29日6:00)BayBay选用打野的场次共有101场,胜率为57.43%,其中使用状态最好的三个英雄分别是盲僧、蜘蛛和豹女,胜率分别为65.91%56.25%100%。从近七天的Rank数据来看,在打野方面,BayBay对盲僧和蜘蛛的使用比较娴熟,胜率分别为58.82%56.25%,而对于狮子狗和螳螂的使用则没有前二者出色。


从S6赛季Mlxg的整体表现已经可以看出,他并不能被简单地定义为RNG的Carry点之一,在不少关键比赛中,Mlxg更像是队伍中的“达摩克利斯之剑”——有凶悍的一面,也有危险的一面。自身锋芒毕露,但若敌人懂得如何去“格挡”,剑锋就很容易反噬自身。对于RNG而言,BayBay的加入或许并不是我们平常思维中的“纵向提升队伍实力”,在笔者看来,这更像是让RNG获得一种全新的横向扩展——能否在打出侵略性和杀伤力的同时走稳每一步。宁可拉长弓,下狠招,也不走一步险棋。或许这样,对RNG的战术立体化会有更大的,更深远的意义。

 

大数据看转会——RNG(Part 2) 

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