chaemiko|数据不会骗人,到底是UD IMBA还是Happy IMBA?

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复兴杯S1已于2月20日正式拉下帷幕 , 最终Happy力压中韩一众高手夺得冠军 , Lyn和120分列二三位 。 10位顶级选手、22个比赛日、45场对抗、230盘比赛 , 复兴杯的这些数据堪称近几年赛事魔兽赛制之最 。
考虑到10人大循环的赛制相对公平 , 所以很多人都认为本届复兴杯能较大程度的反应当下种族、地图之间的平衡性 , 那么真相究竟如何呢?不妨让我们一起通过数据来探索下 。

选手篇
首先是选手的总成绩 , 大分积分榜和相互之间的战绩统计想必大家已经清楚 , 这里再把两张表贴出来回顾下 。



除了大分统计外 , 从小分的角度也能看出些许端倪 , 就总胜率而言 , 小分排名和大分排名基本保持一致(除了Lawliet和彩色) 。

而在选手对战各种族的数据统计中 , 可以看出Happy的UvO胜率相比他其它三个对抗明显要低很多 , 同样差距明显的还有Lyn的OvN 。

至于剩下的选手 , 打UD都是他们胜率最低的对抗 , Foggy甚至0胜8负净吞八弹 , 唯一的例外是Soin , 对战UD是他最拿手的对抗 。
种族篇
再来看下种族之间的对抗情况:

*蓝色的标志代表HUM , 绿色的代表NE , 红色的代表ORC , 紫色的代表UD 。

战绩最接近的应该是HvO , 虽然Lyn神4-0横扫Chaemiko , 但其他三位ORC对Chaemiko却是胜少负多 , 整体胜率反而是HUM稍占上风 。
OvU向来被看作是ORC优势对抗 , 可惜Happy一人彻底扭转了大家的印象 , 以至于UD反而取得了61.9%的胜率 。
NvO 63.3%的胜率还是在情理之中 , 纵使缺少了大将Moon , NE对ORC还是具有明显的优势 。
接下来几组的差距则相对悬殊 , 一是UvH , UD胜率达到7成 。 当然与其说是UD对HUM , 还不如说是Happy对Chameiko , 因为120和Chaemiko其实是战成了3-3平 。
【chaemiko|数据不会骗人,到底是UD IMBA还是Happy IMBA?】HvN中HUM胜率73.3%应该说让人意想不到 , 彩色、Foggy对Chaemiko竟然完全不是对手 , Lawliet也只是勉强战平 , 看来还是需要Moon来制裁 。
最绝望的还是NvU , 即便开发出了WD首发的打法 , NE还是看不到什么希望 , 整体胜率只有23.3% , NvU崛起之路依然艰巨 。
那么问题来了 , UD一向是被认为需要加强的 , 或者说是整体偏弱的 , 但Happy和120却分别拿到了冠军和季军 , 这就与“拿到好成绩的种族不弱”这个逻辑产生了矛盾 。
比较主流的解释是如果选手之间有实力差距 , 那么种族平衡性并不能直接决定比赛的胜负 , 最重要的还是人的因素 。 就本次复兴杯而言 , 人族和暗夜都没有S级选手参加 , 兽族也只有Lyn一人 , 而UD却有两位 , S级选手强于其他选手自然相当合理 。
不过 , 这也表明 , 在当下这个时间点 , UD其实并不算弱势 。 除了复兴杯的比赛数据外 , 欧服天梯上的数据统计也能看出一些端倪 , UD在2000(大师级)分段对抗其它3个族的胜率都占据一定优势 。

而在宗师分段 , UD除了对抗ORC是劣势外 , 其它两组对抗也是优势明显 , 相比于HUM和NE , UD和ORC绝对算得上强势 。

只是尽管UD本身不弱 , 但能做到像Happy这样的统治力 , 主要原因还是选手自身的硬实力够强 。
地图篇
再看地图方面 , 比较悬殊的有TH上的NvO(NE 77.8%胜率) , AL上的HvN(HUM 100%胜率) , 以及CH和AL上的UvN(UD 85.7%胜率) 。
另外 , 地图的使用率和各种族在这些地图上的胜率 , 也能在很大程度上反应地图的优劣 。 从统计结果来看 , AZ出场率最少 , 也难怪B2W会在ESL用新图将它取代 , 而传统老图EI的上场率也不高 , 下一个动刀的可能就是它 。

具体到每个地图上的对抗 , 也有一些不平衡的点 , 比如TH对ORC不友好 , CH对HUM不友好 。
所以 , 如果让我来操刀暴雪的平衡补丁 , 我会着重想办法解决NvU和OvN的平衡性 , 争取让这两个对抗能回归平衡 。 同时 , 我还会着力推出一些新地图加入比赛地图 , 毕竟一些老图既让人审美疲劳 , 又算不得平衡 , 是时候让位于新图了 。
当然 , 我们也应该看到 , 本次大赛各族参赛选手参加数量不一样 , 有的种族多(比如ORC) , 有的种族少(比如HUM) , 有的种族还缺少领袖(比如Moon) , 很多种族的选手连正赛都进不去 , 根本无法进入到数据统计中 , 而有的种族晋级正赛数量多 , 本身就是一种强势 。 这些都会在一定程度上影响数据的准确性 , 所以以上数据统计还是有他的局限性 , 只能当作参考 。

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