LoL eSports 오브젝트와 승률의 상관관계 분석

Streamlit 링크: https://objectanalysis.streamlit.app/

프로젝트 소개

League of Legends(LoL)는 전 세계적으로 인기 있는 온라인 멀티플레이어 게임입니다. 이 프로젝트는 LoL eSports 경기 데이터를 분석하여, 게임 내 주요 오브젝트(드래곤, 전령 등)의 획득이 팀의 승률에 미치는 영향을 조사합니다. 데이터 분석을 통해 어떤 오브젝트가 게임 승리에 더 큰 영향을 미치는지 파악하고, 이를 바탕으로 경기 전략을 수립하는 데 도움이 되는 인사이트를 제공합니다.

사용 기술

• Python: 데이터 처리 및 분석, 시각화 코드 구현.
• Pandas: 데이터 구조 및 데이터 분석 도구.
• NumPy: 수치 데이터 처리.
• Matplotlib & Seaborn: 데이터 시각화.
• Scikit-learn: 회귀 분석 모델 구현.
• Streamlit: 인터랙티브 데이터 분석 대시보드 구현.

데이터 처리 방법

• 데이터 로딩: LoL eSports의 경기 데이터를 연도별로 로드합니다.
• 데이터 필터링: 'datacompleteness'가 'complete'인 데이터, 팀 포지션에 해당하는 데이터를 선택합니다.
• 피처 엔지니어링: 첫 오브젝트 획득 여부, 각종 드래곤 버프 획득 여부 등의 피처를 생성하고, 이를 기반으로 팀별 승률을 계산합니다.
• 그룹화 및 집계: 팀 이름별로 데이터를 그룹화하고, 각 팀의 오브젝트 획득 빈도와 승률을 집계합니다.

시각화 및 분석

• 첫 오브젝트와 승률: 첫 드래곤 및 첫 전령 획득이 승률에 미치는 영향을 막대 그래프와 회귀선으로 분석합니다.
• 드래곤 처치 수와 승률: 드래곤 처치 수가 승률에 미치는 영향을 산점도 및 회귀선으로 시각화합니다.
• 전령 버프와 첫 타워: 전령 버프를 이용한 첫 타워 파괴가 승률에 미치는 영향을 분석합니다.
• 드래곤 버프(영혼)와 승률: 각 드래곤 버프(영혼) 획득이 승률에 어떤 영향을 미치는지 막대 그래프로 분석합니다.

대시보드 사용 방법

Streamlit 대시보드는 사용자가 분석할 년도, 리그, 팀을 선택하고, 최소 경기 수를 설정할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 사이드바에서 조건을 설정한 후, 대시보드에서 제공하는 다양한 시각화를 통해 데이터를 분석할 수 있습니다.