Analýza reálných dat ze hry League of Legends - Kubásek, Štěpán; Chudán, David; Švarc, Lukáš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2021)
Cílem této bakalářské práce je analyzovat reálná data využitím data miningových technik a výsledky analýzy interpretovat tak, aby pomohly maximálnímu počtu hráčů hry League of Legends. Analýza postupuje přesně podle metodiky CRISP-DM. K modelování jsou využity metody korelačních matic, k-means shlukování a gradient boosted rozhodovacích stromů poskytovaných nástrojem RapidMiner. Vybraný dataset obsahuje informace o zápasech hodnocených front hry League of Legends, je volně dostupný ke stažení z webové stránky Kaggle.com. Dataset podstupuje četné transformace a je rozdělen do čtyř různých podmnožin: týmové statistiky, hráčské statistiky, statistiky šampionů a drafty. Výsledkem analýzy týmových statistik je pořadí ideální důležitosti herních cílů. Výsledkem analýzy hráčských statistik je pořadí důležitosti vybraných herních prvků pro každou z pěti rolí. Tyto výsledky mohou být využity ke zlepšení rozhodovacího procesu hráčů v každém zápase. Výsledkem analýzy statistik šampionů je nová segmentace šampionů, kterou lze využít k rozšíření stávající segmentace a tím i usnadnit novým hráčům výběr šampionů. Výsledek analýzy draftů především potvrzuje relativně nízkou důležitost tohoto prvku na nižší a střední úrovni hraní.
Vedoucí práce: David Chudán
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2021
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2021
Způsob přístupu: Internet
Keywords: aplikovaná informatika [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses