Wiosenny split NA LCS 2015 już oficjalnie za nami. Jest to dobra okazja, aby przyjrzeć się dokładniej występom amerykańskich e-sportowców. Jednym ze sposobów na sprawdzenie jak radzili sobie oni przez ostatnich kilka miesięcy jest porównywanie i interpretacja danych statystycznych. Dzisiaj na celowniku znaleźli się zawodnicy grający na pozycji AD Carry – zobaczmy, jak im poszło.
Słowem wstępu
Na początek warto zaznaczyć, że podane w tym artykule statystyki pochodzą ze wszystkich gier regularnego sezonu LCS, wliczając też dogrywki i play-offy. Ponadto, używanie statystyk to nie jedyna forma oceniania zachowań graczy. Mogą one pokazać nam kilka ciekawych trendów, ale wszelkie dane powinny być rozpatrywane pod kątem wielu innych czynników, m. in. stylu gry zarówno gracza, jak i drużyny, wybieranych bohaterów, długości rozgrywanych gier, itd.
Różnica w złocie po 10 minutach gry
Statystyka ta określa ilość złota zdobytą przez naszych marksmanów oraz ich bezpośrednich oponentów, oblicza różnicę tych wartości i określa ilość średnią, na podstawie wszystkich rozegranych gier. Poniższe liczby bazują na ilości zdobytego złota z dokładnością do pełnych setek, ponieważ właśnie tak Riot podaje te dane w swoich historiach gier. Niedokładność w zaokrąglaniu może mieć niewielki wpływ na rezultaty.
Najlepiej radzącym sobie graczem we wczesnych fazach gry okazał się być Doublelift. Gracze CLG byli ogółem największymi dominatorami we wczesnej fazie gry, więc tak wysoka lokata nie jest jakimś szczególnym zaskoczeniem. Oprócz niego, bardzo dobrze przez pierwsze 10 minut radzili sobie Apollo, Sneaky i WildTurtle. Słabo wypadli natomiast Mash, Altec oraz obydwaj marksmani Teamu Liquid – w pierwszych momentach rozgrywki zbyt często pozwalali oni na zdobywanie przewagi rywalom. PrzemyśleniaZłoto nie symbolizuje wyłącznie przewagi w liczbie zabitych stworów, ale może pochodzić również z wcześnie zdobytych zabójstw i asyst czy zniszczonych wież. Powyższe wartości w niektórych przypadkach mogą odzwierciedlać częstotliwość sojuszniczych oraz wrogich ganków, a także występowanie lane swapów, w trakcie których ekipa stara się jak najszybciej pozbyć się jednej z wież przeciwnika. Nie da się niestety wyłapać wszelkich tego typu niuansów, używając tylko tego wykresu, jednak część dodatkowych informacji można znaleźć w tabelce znajdującej się na końcu tego artykułu czy też za pomocą jeszcze innych źródeł danych.
Przykładowo, biorąc pod uwagę, że DoubleLift uczestniczył aż w 8 pierwszych zabójstwach na przestrzeni całego sezonu, jego przewaga nie jest niczym szokującym. Pokazuje więc tylko, jak często otrzymywał on wsparcie od swojego leśnika lub też, jak agresywne zagrania prowadził wraz z wspierającym go Aphromoo.
WildTurtle natomiast swoje prowadzenie opierał na wcześnie zniszczonych wieżach, co potwierdza fakt, że TSM rozprawiali się z nimi szybciej od swoich przeciwników w aż w 78% swoich gier. (Wiele z nich jednak runęło dopiero po przekroczeniu 10. minuty gry, co uzasadnia, dlaczego WildTurtle nie znajduje się wyżej w zestawieniu.)
Z drugiej strony, Piglet stawał się pierwszą ofiarą w grze aż trzykrotnie w tym splicie, przy zaledwie takiej samej ilości first-bloodowych zabójstw albo asyst na jego koncie, zatem część z jego niekorzystnych rezultatów początkowych pochodzi właśnie z jego przedwczesnych zgonów.
Obrażenia zadawane bohaterom na minutę
Wykres ten powstał w oparciu o ilość zadanych wrogim postaciom obrażeń w każdej grze, przeliczoną na jej długość w minutach i uśrednioną na przestrzeni wszystkich rozegranych potyczek. Należy wziąć pod uwagę, że duży wpływ na tę statystykę ma długość rozgrywanych starć czy wybór bohaterów z dużymi możliwościami poke’owania, takich jak np. Corki czy Kog’Maw.
PrzemyśleniaW sześciu grach, jakie Keith zagrał w składzie Team Liquid, był on absolutnie głównym źródłem obrażeń jego drużyny. Stało się tak głównie dzięki temu, że dwie z nich trwały ponad 50 minut, a oprócz tego dwukrotnie udało mu się wybrać Corkiego i raz Kog’Mawa.
Wysoki wynik WildTurtle’a jest spowodowany m. in. uczestnictwem w 54-minutowym pojedynku wraz z Keithem, ale średnio gry zawodnika TSM były krótsze od tych lidera klasyfikacji, więc jego rezultat również jest nieco niższy.
W przypadku tej kategorii trzeci od końca jest Maplestreet i jeśli przyjrzymy się bliżej statystykom znajdującym się w następnej sekcji, możemy zobaczyć, że procentowy udział jego obrażeń wśród tych, zadawanych przez całą drużynę również jest jednym z najsłabszych wyników. Powodem takiego stanu rzeczy może być tendencja Maple’a do grania Sivir oraz Gravesem, którymi trudniej jest zadawać obrażenia w trakcie przeciągających się walk drużynowych. Wygląda na to, że Team8 po prostu polegał na źródłach obrażeń innych niż ich ADC.
Procentowy udział w drużynowych obrażeniach i złocie
Pierwsza wymieniona opcja dotyczy ilości obrażeń zadanych przez naszego ADC wrogim bohaterom w ujęciu procentowym do obrażeń zadanych przez całą jego drużynę. Jest ona obliczana osobno dla każdej gry, a z powstałych rezultatów wylicza się wartość średnią.
Tak samo jak wyżej ma się sprawa z procentowym udziale w złocie drużyny. Pod uwagę jest brany tylko cały dochód gracza, bez wliczania startowych 475 sztuk oraz przychodu otrzymywanego co 90 sekund, czyli 1.9 jednostki. Te dwa czynniki nie są uwzględnione, ponieważ dla każdego z zawodników są to te same ilości i nie wpływają one w żaden sposób na wygląd statystyki.
PrzemyśleniaUdziały w złocie i obrażeniach nie są ze sobą ściśle połączone, jednak jeden z nich ma bezpośredni wpływ na drugi. Biorąc pod uwagę powyższe dane, szczególną uwagę przyciąga trzech graczy:
Sneaky
Wiele osób podziela opinię, że Sneaky należał do ścisłej czołówki najlepszych strzelców w tym splicie NA LCS, a podane wyżej informacje zdają się potwierdzać tę tezę. Nie był on ścisłym priorytetem w zbieranym przez Cloud 9 złocie, lecz w przypadku obrażeń drużyna polegała na nim jeszcze bardziej niż Team Liquid na Keithie, o czym wspominaliśmy wcześniej. Podobny do Sneaky’ego wynik osiągnęli Altec, Cop i CoreJJ, jednak mieli oni w kieszeniach większą część drużynowego złota.
DoubleLift
Wiele mówiło się o Doublelifcie od czasu, kiedy CLG niespodziewanie szybko odpadło w play-offach. Liczby niestety również nie są po jego stronie: jego procentowy damage był poniżej średniej i nie można tego usprawiedliwiać dużym wkładem ZionSpartana na górnej alei (był on dopiero na 9. miejscu wśród toplanerów). Osobą zadającą lwią część obrażeń CLG, jak się okazuje, był Link, zajmujący pozycję wicelidera tej statystyki wśród midlanerów (zaraz za Bjergsenem). Tym, co zaskakuje najbardziej jest jednak fakt, że Doublelift znalazł się, ex aequo z Copem, na drugim miejscu rankingu procentowego udziału w złocie. Dlaczego więc nie potrafił przekonwertować zbieranego złota na zadawane obrażenia? Jest do bardziej skomplikowane pytanie, na które, patrząc tylko na tabele, nie można jasno odpowiedzieć.
Maplestreet
Jak już było wspomniane w poprzedniej sekcji, Maple znalazł się na szarym końcu klasyfikacji ADC dotyczącej udziału w zadawanych obrażeniach. Jeżeli porównamy to do danych na temat golda, otrzymujemy kolejny element układanki – tylko Apollo miał mniejszy udział w złocie swojej drużyny od Maplestreeta. Niezwykle trudno jest zadawać monstrualne ilości obrażeń, kiedy twój portfel jest po prostu pusty. W przypadku Teamu 8, zdecydowana większość gotówki była wręcz pompowana w toplanera Calitrlolza. Wychodzi zatem na jaw, że Maplestreet nie był w oczach kolegów aż tak ważnym elementem zespołu, jak miało to miejsce w przypadku ADC innych ekip.
Ogólna tabela statystyk
Z powyższej tabeli możemy odczytać kilka ciekawostek:- Altec i Sneaky mogą pochwalić się aż 78% udziału w zabójstwach drużyny, pokazując, jak ważne dla ich drużyn było uczestnictwo ADC w walce drużynowej.
- Wśród marksmanów, którzy rozegrali minimum 10 gier, imponującym jest to, że Cop, DoubleLift oraz Sneaky ani razu nie padli ofiarą pierwszej krwi. W przypadku tego ostatniego jest to aż 28 meczów.
- Maplestreet i Doublelift zapewniali najwięcej wizji wśród amerykańskich ADC, natomiast Mash oraz CoreJJ niszczyli najwięcej totemów.
źródło: http://www.goldper10.com/stat/1393-na-lcs-spring-2015-ad-carry-statistics.html