LPL第七周「每周最佳陣容」數據解讀：AJ、Rookie再次上榜

撰文：PentaQ.凍魚、魔鬼天使
編輯：魔鬼天使
數據：PentaQ Laplace組
配圖：網路、一村

在剛剛過去的LPL春季賽第六周，基於LPL數據支持團隊的「職業選手狀態值」PSR（Player Status Rating）演算法計算，並通過裁判組裁定選擇，由IM、NB、IG、GT、Snake五支隊伍、五名不同位置選手構成的「每周最佳陣容」於比賽結束后第一時間出爐，他們分別是：

IM的上單選手AmazingJ；

NB的打野Swift；

IG的中單Rookie；

GT的ADC Xubin；

以及Snake的輔助選手Kryst4l（巨大爭議評選，下文有專門說明）

關於PSR的演算法構成，我們在第一期已詳加解釋，這裡我們再做一個簡單介紹，更多信息大家可點擊進入第一期進行查詢。

第一期《數據解讀每周最佳陣容》地址：

第二期《數據解讀每周最佳陣容》地址：

關於PSR：PSR（Player Status Rating）值用於評測出LPL的登場選手在所有同位置選手中的狀態水平值。它採用各個位置上的不同數據項指標，為每個位置進行數據建模，再將選手數據帶入模型，從而獲得最後分值。不同的數據項指標包括了各類基礎數據如KDA、經濟、傷害，還包含了對賽場戰略戰術發生影響的行為數據如突襲、支援、開團等。

我們希望PSR能成為繼KDA之後又一個廣為觀眾接受的、評定電競選手表現（狀態）良好與否的專業數據標準。

接下來我們將為大家從數據層面一一解讀以上選手入選最佳陣容的原因及數據亮點。

上單：IM.AmazingJ，繼續保持火熱

上周有兩位選手蟬聯入選最佳陣容，AmazingJ便是其中之一。

第六周IM共賽3場，AmazingJ分別使用、泰坦、克烈、以及青鋼影出戰，從數據面板上看，AmazingJ的分均傷害量503，在上周出戰的12名上單中排名第三，這得益於他使用克烈和青鋼影的兩場比賽，這兩場AmazingJ的傷害佔比都是全隊第一，這兩場也正是IM獲勝的兩場，由此可見當AJ拿到輸出型上單時，輸出傷害的能力相當強。

作為上單，在承傷方面，AmazingJ的單次死亡承傷量為9877，在上周所有上單里排第六位，處於中游；但是視線落到承傷占團隊比項上，他以28.4%的承傷佔比位列所有上單之首，可見他的場均承傷量是相當高的，只是作戰過於勇猛，死亡次數較多，導致單次死亡承傷較低，總結起來便是「勇武善戰，不懼生死」。

對線方面，他場均20分鐘補刀數達到172，排名第六，成績較為一般，主要是由於在使用深海泰坦的第一場比賽中受到壓制，對線劣勢，本場是AJ三場比賽中死亡次數最多、傷害佔比最低的一場，同時也是IM戰敗的一場。以這個補刀成績，場均20分鐘壓刀數拉回到15.67，這就是仰賴后兩場的優秀髮揮了。

高輸出和高承傷帶來較高的經濟效率，總經濟效率257.1%，位居第四，畢竟使用克烈的一場擊殺7人，經濟全隊第一，這些經濟理論上並沒有完全發揮出應有的經濟效率，但即便如此AJ本場的傷害佔比、承傷佔比都是全隊第一，另外場均參戰率69.4%，位居第三，也足見其作戰積極。

打野：NB.Swift，電壓有十萬伏特

上周累計有14名打野選手出戰，最佳陣容打野由NB的Swift攬獲。

上周NB與LGD大戰三場，Swift分別使用卡茲克、雷恩加爾和雷克塞出戰。顯然這都不是什麼草食性打野。三場比賽Swift累計發動突襲17次突襲，場均突襲次數在上周出戰的14名打野選手中排名第二，雖然突襲成功率35.3%略有些低，但通過高密度的攻擊，打亂了對手的戰略部署，完全壓制了對手打野的發揮。

在戰鬥方面，第六周Swift狀態不佳，場均參戰率只有62.3%，而上周狀態有所回升，場均參戰率已提升到67.7%，除去上周兩名僅出戰1場的打野選手，Swift參戰率排名第六位，雖仍然排名中游。並且他在每一波戰鬥或團戰中都打出了不錯輸出，分均傷害達到306，亦排名第六，但與前幾名的分均傷害數值相差甚小。

Swift在承傷方面亦做得最好，26.9%的承傷佔比讓他在所有打野選手中排名第一，這個百分比甚至直逼上單中承傷第一的AmazingJ，更是超過本隊上單，可見Swift在發動突襲或加入戰鬥之後往往被對方集火，同時也為隊友創造了輸出契機。但這樣的行為造成Swift的死亡次數較多，單次死亡承傷量僅有4854，排名較末。

在控野方面，Swift的控野率達到52.3%，20分鐘補刀差12.33，分列第五和第三，20分鐘補刀數位列第二，均處於上游水平，可見其在刷野控野、以及和隊友聯動部分的平衡掌控得恰到好處，並不會出現太嚴重的偏向性。

Swift的一個加分項是他的場均成功開團次數，為0.33。這個數值放在往周或許並不起眼，但是上周的14名打野中僅有4名選手有成功開團行為，Swift便是其中之一。

中單：IG.Rookie，滿血歸來，當仁不讓

上周最佳陣容的中單再次給到IG的Rookie，病癒的他表現愈發神勇，以優異的戰績蟬聯最佳中單。

縱觀Rookie的數據面板，除分均購買控制守衛一項排名第十，其餘各數據項均排在三名以內。在對線方面，場均20分鐘補刀194和場均20分鐘壓刀19.60在上周出戰的12名中單選手中分別排在第一、第二 ，實際上在IG的五場比賽中，Rookie分別對線Republic和Easyhoon，只有一場是20分鐘補刀落後；同時場均Rookie還打出了1次對位單殺，這些無疑都說明其具有很強的線上壓制能力。

上周比賽相當激烈，選手們活躍度都非常高，Rookie 82.6%的場均參戰率已經著實不低，排在了第三位；711的分均傷害和32.7%的傷害佔比也不含糊，完全對得起這個高參戰率，可見Rookie不僅敢於參戰，而且總能找準時機打出高額輸出，同時他的輸出位選擇得極為合適，並非「賣命」去打，5588的單次死亡承傷量在中單里排名第3——我們也在比賽中多次看到Rookie使用奧利安娜躲避敵人技能，然後趁機輸出的場面。

另外Rookie的傷害轉化率達到168.5%，排名第二，誠然每局比賽Rookie的團隊經濟佔比都是隊里第一、第二的，但是他打出的輸出也確實是對得起他吃這麼多資源的。

ADC：GT.Xubin，穩紮穩打做自己

與其他幾位選手不同，Xubin是最佳陣容5人里出場次數最少的一位，僅出戰2場，戰績1勝1負。

兩場比賽Xubin分別選用皮城女警和深淵巨口出戰，兩個英雄的機動性一般，但是Xubin輸出位置掌握得很好，利用英雄手長的優勢，團戰中常在遠處偷傷害，雖然看不到老賊那種大嘴直接沖臉極限走A場的操作手法，但Xubin利用自己的英雄理解，把場均傷害佔比打到29.3%，在所有ADC選手中排名第一，分均傷害達到647，排名第二，也是毫不遜色的。

這樣的戰略也使Xubin保持較高的生存率，場均死亡次數2次，單次死亡承傷量達到7949，在所有ADC中排名第二。所以操作不一定非要秀，如果穩紮穩打更適合自己，又能打出很好的效果，那何樂而不為呢？

Xubin的場均參戰率為69.1%，排名第四，兩場比賽擊殺數均為全隊第一，經濟佔比分別為全隊的第一、第二，良好的經濟帶來裝備優勢，這也是Xubin能打出高輸出的原因之一，144.4%的傷害轉化率在所有ADC中排名第二，可見Xubin把這些人頭和經濟的作用發揮得很到位。

輔助：Snake.Kryst4l，爭議中的最佳輔助

這也是Kryst4l第二次當選最佳陣容，並且仍然是以輔助的身份，這也是本周最佳陣容出來后，爭議最大的一個評選。許多觀眾紛紛質疑，為啥不選那些不斷獲取勝利隊伍中的輔助，畢竟SS上周兩場比賽都遭遇了失敗。

確實，對於輔助和打野來說，基礎數據並不能說明一切，在這兩個位置上，支援、突襲（即GANK）、控制、保護、開團……等行為數據（即功能性）更為重要。

為了使觀眾在直播結束后5分鐘內即得到「最佳陣容」的結果，我們前期並沒有將這些行為數據全部納入PSR計算中，這是我們的鍋，也是我們在探索中所發現的問題。而接下來，我們將使用更多的人力，去解決這個問題——即從本周開始，所有的行為數據會納入到最終PSR值的計算中。

接下來，讓我們來看看，水晶上周的基礎數據到底如何。

從數據面板上來看，Kryst4l依舊對視野掌控有很高的追求——分均排眼數0.85枚，位列上周出戰的12名輔助之首，而在這項數據上排名並列第二的Meiko和MorZB選手只有0.64枚，差距較大；另外Kryst4l的分均插眼數為1.53枚，位列所有輔助中第四位。這兩項數據在他上一次入選最佳輔助時也是名列前茅的。

所以說Kryst4l能通過自己曾經作為ADC的戰鬥經驗，和敏銳直覺準確判斷出何時、何處，對手最容易插眼，從而準確及時地排眼，排除掉潛在危險。

另外一項Kryst4l很好的數據項是成功開團，他的場均成功開團次數0.4次，累計開團2次，在所有輔助選手中排名第一。這兩次開團都是他使用娜美在與GT的決勝局中打出的。在拿到具有開團能力的輔助時，Kryst4l對戰機的嗅覺再次為團隊做出貢獻，最後Snake最後遺憾輸掉了比賽，但這兩波團戰和開團都為Snake爭取到不小的優勢。

過多的遊走於地圖排眼插眼勢必會使輔助選手的參戰率降低，Kryst4l的場均72.9%雖然已經不低，但在競爭激烈的上周這個數值也只能排到第6位了，同時做眼位而被抓死的情況也不少，雖然19.4%的承傷佔比能在輔助中排名第二，但是單次死亡承傷只有3742，排名第十——原因就是死亡次數較多了。

結語

KDA、傷害、經濟，這些是大家都熟悉的《英雄聯盟》數據，而gank、團戰、支援等，也是大家所了解的選手行為。如同職業體育那樣，職業電競在發展的過程中，圍繞職業選手所進行的研究、分析也從未止步。

從「每周最佳陣容」評定開始，我們亦將為熱愛電競的玩家們進行更多的數據解讀幫助，雖然在這個過程中，我們難免也會犯錯和走彎路，但我們會迅速糾正這些問題，促進電子競技朝著更為專業化的道路前行，歡迎對電競有熱愛的玩家們、對電競有關注的從業者們與我們共同探討、研究和進步！

PentaQ Data Team@2017 LPL