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LOL游戏玩家类型与胜利条件大数据分析

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MinjieY/LOL_vict_ana

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LOL游戏玩家类型与胜利条件大数据分析

源代码文件

data_grasp.ipynb 网页爬虫源代码
data_deal.ipynb 数据探索性分析、召唤师
data_logistic.ipynb LOL游戏胜利因素分析

数据表文件

matches.csv 网页爬虫结果数据表
result_julei.csv 聚类结果数据表

1 实验主题

以五个地区最新联赛比赛的前 100 名玩家数据为样本,爬取到的 2022 年 12 月 19 日最新联赛比赛数据为对象,研究以下内容:

1.1英雄联盟资深玩家用户聚类

基于爬取并清洗后的数据集,提取可量化的特征数据,对这前 100 名玩家进 行分类。

1.2英雄联盟游戏的重要获胜条件

以玩家每场游戏相关的各项指标(如野怪信息、人头数、死亡次数等)为参 考,研究游戏胜利的重要条件。

2 实验目的

理解分布式文件系统、非关系型数据库、MapReduce 实现原理、Spark 大数 据分析基础、流式数据分析、数据获取等内容,掌握 pysparksql、pysparkcore、
rdd 的基本使用方法,完成从数据爬取、数据预处理、数据提取、数据建模、数 据分析、数据可视化流程。

3 实验环境

  • jupyter+MiniConda+spark-3.3.1+hadoop3本地模式(python3.9);
  • 可视化:seaborn;pyplot;missingno;
  • 数据获取:Rriotwatcher;
  • 数据处理:pyspark.sql;pyspark.ml;sklearn;pandas;numpy。

可视化源代码

scala_first 动态数据处理项目文件

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