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Sujet du message : Prédire les joueurs professionnels pour Starcraft 2 (2023-US-PO-1512) T1217
Corps du message :
Nishita Rao, étudiante diplômée, Université du Connecticut
Neehar Namjoshi, étudiant diplômé, Université du Connecticut
Shivam Kumar, étudiant diplômé, Université du Connecticut
Pooja Shah, étudiante diplômée, Université du Connecticut
Ce projet explore l'analyse de rentabilisation d'équipes d'esports profitant de joueurs hautement qualifiés dans Starcraft 2, un jeu vidéo de stratégie en temps réel. L'objectif était d'identifier avec précision les joueurs d'élite qui excellent dans le jeu. Des modèles ont été construits pour classer cette petite cohorte de joueurs très performants, qui ne représentent que 2,7 % de l'ensemble de données. Le modèle a permis à ces organisations de repérer et de recruter des joueurs Starcraft 2 hautement qualifiés, augmentant ainsi la probabilité de remporter des championnats.
L'équipe a créé et comparé différents modèles dans JMP pour définir des relations complexes entre la variable cible (joueurs Starcraft 2 hautement qualifiés) et plusieurs variables prédictives, telles que les actions par horodatage, les attaques sur mini-carte, etc. Alors que les modèles intégrés étaient utilisé pour faire des prédictions, le modèle a utilisé des compléments tels que Stratified Split Balance et Alternate Cut-off Confusion Matrix pour affiner le modèle.
Les informations tirées de ce modèle devraient aider les organisations d'esports à prendre des décisions plus stratégiques et de meilleurs choix d'investissement afin d'optimiser les performances et la rentabilité de leur écosystème. Ces organisations peuvent ensuite offrir des opportunités de formation et de développement ciblées, ainsi que des plans de rétention, pour les joueurs à fort potentiel.
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