摘要：PUBG是一款风靡世界的战术竞技类射击沙盒游戏，玩家在一局游戏中需要在不断缩小的游戏圈中，拾取随机出现的武器、道具，击败其他所有玩家存活到最后。我们利用收集的数据集对该游戏整体情况、玩家情况、影响玩家获胜因素等进行分析，总结出获胜的关键点，并根据我们得出的结论为玩家进行作战特点分析，同时对每个玩家进行用户画像。
关键词：PUBG；数据预测；排名；特点
1.引言
随着科学技术的发展，手机已经成为人们日常生活中必不可少的一部分[1]。目前手机技术日新月异，除了可以用来打电话、发短信，各类竞技游戏也在不断更新。魔兽世界、王者荣耀和绝地求生等尤为受到不同年龄段人群的欢迎[2]。手机游戏的风靡也引发了一些学者对游戏用户的行为分析。比如在Kaggle平台上面，有许多一起参与比赛的人发表了Kernels和Discussion，其中主要是对数据预处理的讨论和他们预测排名时所用的方法，以及游戏整体情况的分析[3]。
2.研究过程
2.1 实验数据
我们从kaggle上面下载了PUBG Finish Placement Prediction (Kernels Only)比赛的数据集，包括测试样本集test_V2.csv及训练样本集train_V2.csv。其中测试集中不包含winPlacePerc字段，其余与训练集相同。
2.2 实验流程
本次研究实验流程如下图1：
图1 流程图
3.结果分析
3.1评价指标
平均绝对误差（Mean Absolute Deviation）：是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。平均绝对误差可以避免误差相互抵消的问题，因而可以准确反映实际预测误差的大小，计算公式如下：
其中m(x)为预测值，xi为实际值，n为样本个数。
3.2结果展示
3.2.1 游戏基本情况概述
1）游戏模式分析
由下图2可看出：相比较单人模式，玩家更倾向于双人或多人模式。且在游戏过程中更喜欢第一人称视角而非第三人称视角进行游戏。
图2 游戏模式分析图
2）影响玩家获胜因素的简单宏观分析
简单分析相关系数矩阵可看出使用治疗或能量道具、伤害敌方玩家、跑动距离是影响游戏成败的关键因素。
3.2.2 游戏玩家基本情况概述
1）击杀数统计
由下图3可见，大多数玩家并没有杀死敌方玩家，就被击杀了。
由于一场比赛中最多有100各玩家，我们认为一次击杀敌方玩家在30人以上时是游戏外挂，在数据预处理中去掉了击杀数大于30的数据记录。
图3 击杀数统计图
2）爆头数统计
由下图4可见大多数玩家爆头率并不高。
我们认为爆头率100%的数据是游戏外挂造成的，故数据预处理中去掉了这部分数据。
图4 爆头数统计图
3.2.3 游戏玩家排名预测及用户画像绘制
1）用户画像绘制
我们取训练集的部分样本，画出如下几个雷达图作为例子，其中吃鸡率是我们预测的吃鸡排名
图5 雷达图
2）排名影响因素
前三大影响排名胜负的因素是headshot_rate(爆击率)、damageDealt（伤害量）、distance_over_weapons(移动距离与武器)。
参考文献
[1]袁世雄,崔康元,高宇航.手机游戏市场分析[J].黑龙江科学.2014(04):18-23.
[2]田丰,吴驷,刘宏森,陆新和.游戏和青少年成长——以《王者荣耀》为样本的讨论[J].青年学报.2017(04): 5-7.
[3]张莹莹.传播游戏理论视域下的手机网络游戏爆红现象研究——以《王者荣耀》为例[J].新闻传播.2017(18): 36-38.
论文作者:尚楠
论文发表刊物:《知识-力量》2019年10月44期
论文发表时间:2019/9/29
标签：玩家论文; 游戏论文; 数据论文; 样本论文; 误差论文; 用户论文; 下图论文; 《知识-力量》2019年10月44期论文;