Często jesteśmy pytani, dlaczego statystyki i analityka są tak ważne w Counter Strike Global Offensive?

Czy 250 metryk to dużo? Czego można dowiedzieć się z plików demo? Czy profesjonalni gracze Counter-Strike Global Offensive różnią się od zawodników amatorów?

Jak najlepsze zrozumienie CS:GO od początku było misją GGPredict. Chcemy, żeby zawodnicy, trenerzy, analitycy, ale przede wszystkim zwykli gracze amatorzy mieli jak najlepszą opiekę jeśli chodzi o trening, analizę oraz dostęp do danych na najwyższym poziomie na świecie.

Dzięki setkom rozmów z graczami, drużynami, trenerami i mediami na całym świecie, zauważyliśmy, że CS:GO jest postrzegany bardzo intuicyjnie i powierzchownie w porównaniu do tradycyjnych sportów. Wszystko kręci się wokół fragów czy asów. Statystyki takie jak zabójstwa, asysty, KAD, średnie obrażenia postrzegane są jako dodatek do wizualnych doznań. I to by było na tyle, jeśli chodzi o analitykę. Dlatego pierwszym zadaniem GGPredict było odmienienie postrzegania pracy w świecie e-sportu i pokazywanie, że całe środowisko esportu jest w stanie czerpać z pracy najlepszych algorytmów GGPredict.

To od początku było dla nas oczywiste, że statystyki CS:GO to temat, w który warto się zagłębić i analizować.

Zobacz. Jesli chodzi o klasyczny sport, o wiele ciężej robi się analitykę zawodników. Biorąc na przykład piłkę nożną, gdzie każdy kontakt zawodnika z piłką, każdy metr biegu, heatmapy, faule, wślizgi, sprinty - ich długość, ilość i prędkość - esport wypada bardzo słabo. Dziesiątki, jeśli nie setki informacji, metryk, są odczytywane, a później interpretowane przez sztab analityków, których zadaniem jest wydobyć jak najwięcej zarówno z zawodnika, jak i później z całej drużyny co przekłada się na wygrane turnieje oraz rozwój organizacji.

Warto wiedzieć, że w CS:GO, w przeciwieństwie do piłki nożnej, nie potrzebujesz dziesiątek kamer, GPS trackerów czy sztabu analityków, ponieważ wszystkie te dane są zawarte w kodzie gry i zapisywane po każdym meczu. Informacja na temat gry jest na wyciągnięcie ręki gracza, natomiast to czego potrzebuje zawodnik   wszystko, co musisz zrobić, przeanalizować, zagregować i poprawnie zinterpretować, a w tym pomoże Ci wirtualny trener CS:GO stworzony przez GGPredict.

Dlaczego powinienem zwracać większą uwagę na statystyki w Counter-Strike'u i innych grach esportowych?

Musimy mieć świadomość, że podstawowe statystyki dostarczone przez Valve to nie wszystko.  Wielu zawodników CS:GO, którzy ze względu na swoją określoną rolę w drużynie, np. wsparcie, zawsze będą mieli słabe statystyki KAD, ale ich rola w drużynie i wpływ na rozgrywkę mają olbrzymie znaczenie dla przebiegu meczu. W ich przypadku trzeba zastosować dużo szersze spojrzenie na CS:GO.

Z drugiej strony, statystyki takie jak KAD mogą być mylące i tylko patrząc całościowo na statystyki, będziesz wiedział Twoje tempo gry jest dobre czy powinieneś wchodzić w pojedynki z graczami i czy na przykład poprawnie używasz granatów. Dlatego całościowa analiza różnych zależności jest w stanie pokazać Ci jak radzisz sobie podczas meczów Counter-Strike. Nie potrzebujesz do tego doświadczonego trenera, czy setek rozegranych meczów. Dla twojego rozwoju jako gracza GGPredict będzie w zupełności wystarczyło, a ilość i jakość danych, które Ci dostarczymy spowoduje, że będziesz grał dużo mądrzej.

Gracze mogą sprawdzić swoje statystyki, a następnie zobaczyć analizę gry wygenerowaną przez wirtualnego trenera GGPredict. Dzięki spersonalizowanym planom treningowym, nawet najbardziej wymagający gracze będą wiedzieć co dokładnie poprawić w swojej grze. Algorytm wirtualnego trenera analizując mecze graczy na całym świecie wygeneruje trening, który ma na celu poprawę jakości gry rozgrywanych w przyszłości.

GGPredict korzysta z wiedzy profesjonalnych graczy i trenerów, którzy boją udział w najważniejszych wydarzeniach świata esportu. Obecnie na stałe współpracujemy z takimi osobami jak Jakub kuben Gurczyński - trener zespołu Mad Lions (wcześniej m.in. Virtus.pro) i Michał MICHU Müller - jeden z najlepszych profesjonalnych graczy, obecnie związany z esports drużyną EvilGenius.

Pewnie zastanawiasz się jak to wszystko liczymy?

Wyobraź sobie, że program GGPredict analizuje codziennie osiągi setek tysięcy graczy na każdym poziomie. Dla tych zawodników analizujemy miliony meczy, które następnie za pomocą uczenia maszynowego obrabiamy i wyciągamy wnioski, dzięki temu mamy wiedzę na poziomie big data, która analizuje nie tylko pojedynczego gracza, ale raczej całą społeczność i ich zachowania.