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Betreff des Beitrags: Vorhersage professioneller Spieler für Starcraft 2 (2023-US-PO-1512) TEST812
Beitragstext:
Nishita Rao, Doktorandin, University of Connecticut
Neehar Namjoshi, Doktorandin, University of Connecticut
Shivam Kumar, Doktorand, University of Connecticut
Pooja Shah, Doktorandin, University of Connecticut
Dieses Projekt untersucht den Geschäftsfall von E-Sport-Teams, die von hochqualifizierten Spielern in Starcraft 2, einem Echtzeit-Strategie-Videospiel, profitieren. Das Ziel bestand darin, die Elitespieler genau zu identifizieren, die sich in diesem Spiel auszeichnen. Es wurden Modelle erstellt, um diese kleine Kohorte leistungsstarker Spieler zu klassifizieren, die nur 2,7 % des Datensatzes ausmachen. Das Modell ermöglichte es diesen Organisationen, hochqualifizierte Starcraft 2-Spieler zu entdecken und zu rekrutieren und so die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, Meisterschaften zu gewinnen.
Das Team erstellte und verglich verschiedene Modelle in JMP, um komplexe Beziehungen zwischen der Zielvariablen (hochqualifizierte Starcraft 2-Spieler) und mehreren Prädiktorvariablen wie Aktionen pro Zeitstempel, Minikartenangriffe usw. zu definieren Das Modell wurde verwendet, um Vorhersagen zu treffen, und verwendete Add-Ins wie die Stratified Split Balance und die Alternate Cut-off Confusion Matrix, um das Modell weiter abzustimmen.
Die aus diesem Modell gewonnenen Erkenntnisse sollen E-Sport-Organisationen dabei helfen, strategischere Entscheidungen und bessere Investitionsentscheidungen zu treffen, damit sie die Leistung und Rentabilität in ihrem Ökosystem optimieren können. Diese Organisationen können dann gezielte Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten sowie Bindungspläne für Spieler mit hohem Potenzial bereitstellen.
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