彩虹六号围攻新栏目一览 玩家如何挖掘游戏数据

 7月4日，《彩虹六号：围攻》开发团队推出了全新栏目Data Peek的第一期。在Data Peek中，开发团队首度公开了游戏第二年度第一赛季“丝绒壳行动”的游戏数据。为了让玩家们对此有更深刻的理解，《彩虹六号：围攻》的游戏数据分析师Geoffroy Mouret(下文简称GM)将会向我们介绍Data Peek以及更多有关玩家能够如何利用这些数据的信息。

数据分析师会针对《彩虹六号：围攻》做哪些工作?

GM：数据分析师与《彩虹六号：围攻》的数支团队携手合作，搜集游戏内的数据，并通过数据分析提取有价值的讯息。我们会收集干员胜率、最受欢迎的皮肤，乃至更加细节的数据统计，比如Montagne每天被队友击杀的平均次数。

Data Peek是怎样的一个栏目?

GM：我们已经注意到了玩家们不只满足于单一的数据，而是渴望看到更加高级、丰富的游戏数据，我们认为应该呈现更为完整的数据内容给玩家。于是，我们推出了Data Peek的第一期。

在每个赛季，我们将通过观察各个方面的数据来回顾每个版本所发生的事情。你可能无法在这里找到所有问题的答案，但我们将在此分享数据库中的子集数据以便你能更深入的挖掘。

在Data Peek中有什么?

GM：在第一期data peek中 ，我们将公开以下三个不同的文件供你使用，玩家可根据自身数据挖掘的能力以及透过数据想要了解的内容的深度自行下载，下载地址见文末：

dataDump_s5_summary_operator_loadout.csv (文件大小约39M)

·统计不同段位下，各个干员的装备设置

·装备包含主要武器、次要武器和次要道具

·让你可以计算胜负比、中选率和战损比

·胜场回合数 (nbWins)

·杀敌数 (nbKills)

·死亡数 (nbDeaths)

·进行回合数 (nbPicks)

dataDump_S5_summary_objectives.csv (文件大小约767M)

·统计各干员在各目标地点上的表现

·不含配件

·允许你去统计选择目标点和胜率的关係

·用不同地图、不同模式下的不同目标点来区分

dataDump_S5.csv (文件大小约19.3G)

·每个游戏回合的细节数据统计

·注意，这个文件非常巨大，只应让拥有使用类似资料库经验的人使用

·允许你获得关于配件、队伍组成、计数器、进行时间、获胜原因等各方面的详细数据

这份摘要样本来自第二年度第一赛季排名战匹配。它的每一行都包含每个玩家在每个回合的以下信息：

Match(比赛)

·dateId: 配对日期 (yyyyMMdd)

·platform(平台): PC / XOne / PS4

·gamemode(游戏模式): Bomb / Secure / Hostage

·mapname(地图名称): Name of the map

Round(回合)

·dateId: 配对日期 (yyyyMMdd)

·winRole: 回合获胜队伍 (Attack / Defense)

·endRoundReason: 获胜原因 (OpponentsEliminated/BombDefused…)

·roundDuration: 回合进行秒数

Player (per round)(每回合的玩家)

·clearanceLevel: 该玩家匹配的实际等级

·skillRank: 玩家排位 (Copper/Bronze/…)

·endRoundReason: 获胜原因 (OpponentsEliminated/BombDefused…)

·role: 玩家在该回合的角色(攻方/守方) (Att/Def)

·operator: 该玩家在该回合所选的干员

·hasWon: 表示该玩家在该回合是否获胜(1表示获胜, 0表示失败)

·nbKills: 该玩家在该回合的杀敌数

·isDead: 表示该玩家在该回合是否死亡

·primaryWeapon: 该玩家在该回合所选的主要武器

·primaryWeaponType: 主要武器的种类

·primarySight/primaryGrip/primaryUnderbarrel/primaryBarrel: 主要武器的配件

次要武器同上

·SecondaryGadget: 该干员所持的道具

上述内容是所有的游戏数据吗?

GM：这并不是我们掌握的所有数据。不过，它们应该足以满足你的好奇心。我们知道很多有才能的玩家会从中找到让人惊奇的事情，而且我们希望你会和我们一样，对于在《彩虹六号：围攻》中挖掘信息或发现奇事时有同样的乐趣。

玩家们应该怎样使用这些资料?

GM：由你而定。让玩家把玩这些数据是很有趣的事情。不过，我们想提醒你，请对所有数据持保留态度。我们最重要的任务之一是确保与游戏设计师合作时能提供最具体的相关数据。数据分析是有因果关系的，即便你使用了世上最完美的模型，如果你持有偏见的话，这些数据便是没有利用价值的。

例如，当分析选择率时，我们通常会按照技能等级来区分玩家，以避免游戏外的因素影响到结论。有许多因素，像排名、游戏平台、玩家列表都会影响结论的走向。

你可以在下面看到 Fuze 在青铜局中有很高的选择率，但在钻石局中却乏人问津，而 Bandit 在钻石局中比在白银局中更受欢迎。

Fuze(左)和 Bandit(右)在上一季排位赛的选择率(PC平台)

尽管这些数据量非常庞大，但要注意《彩虹六号：围攻》是一个复杂的游戏，需要大量数据才能分析出显著的效果。例如，有人会想要查看一些特殊的情境，像是XBOX ONE平台的 Tachanka 被钻石玩家在俱乐部会所的现金室中被选择时，搭配持有霰弹枪的 Doc 和 Bandit 面对 Blitz 的战损比。但请记住，从这些罕见的特殊情境中得出的结论往往是不可靠的。

关于数据使用不当的陷阱以及危险性可以聊上整整一天(别让我从武器的精准性说起)，但这通常会让人感到无聊，只想快点知道结论。所以让我们来一起看看这一赛季发生的一切吧!

下载游戏数据文件

Operator Loadout Data：http://static2.cdn.ubi.com/pxm/RainbowSix/Data_Dump/dataDump_s5_summary_operator_loadout.zip

Objectives Data：http://static2.cdn.ubi.com/pxm/RainbowSix/Data_Dump/datadump_S5_summary_objectives.zip

Full subset：http://static2.cdn.ubi.com/pxm/RainbowSix/Data_Dump/datadump_S5.zip

(注意，仅供拥有使用数据库经验的人使用– 这个文件足足有19G)