ControlNet/WT-Data-Project|游戏数据数据集|战斗分析数据集

WT-DATA-PROJECT.DATA数据集包含了多个文件，主要涉及时间序列的战斗排名数据、Thunderskill数据、War Thunder Wiki数据以及这些数据的联合数据。时间序列数据包括不同国家的战斗评级、战斗次数、胜率等信息。Thunderskill数据提供了玩家在不同模式下的战斗统计数据。War Thunder Wiki数据则包含了游戏中各种载具的详细信息。联合数据则是将Thunderskill数据和War Thunder Wiki数据进行了整合，以便更好地利用两者的信息。

The WT-DATA-PROJECT.DATA dataset contains multiple files, primarily involving time-series battle rank data, Thunderskill data, War Thunder Wiki data, and the joined data of these. The time-series data includes battle ratings, number of battles, win rates, and other information for different nations. Thunderskill data provides player battle statistics across different modes. War Thunder Wiki data contains detailed information about various vehicles in the game. The joined data integrates Thunderskill data and War Thunder Wiki data to better utilize the information from both sources.

原始信息汇总

WT-DATA-PROJECT.DATA

数据集收集于wt-data-project。

时间序列RB战斗排名数据

• 文件 rb_ranks_1.csv：包含从2019-11-22至今的时间序列数据，按战斗评级范围分组为1.0。
• 文件 rb_ranks_0.csv：每个战斗评级和国家的时间序列数据。
• 文件 rb_ranks_all.csv：每个国家按所有战斗评级汇总的时间序列数据。

内容

• nation：国家，如USA, USSR等。
• cls：类别，如Aviation, Ground_vehicles, Fleet。
• date：日期，如2020-08-13, 2020-05-10等。
• rb_br：战斗评级范围，如9.7 ~ 10.7。
• rb_lower_br：最低战斗评级，如9.7。
• rb_battles_sum：战斗总数。
• rb_battles_mean：平均战斗数。
• rb_win_rate：胜率。
• rb_air_frags_per_battle：每场战斗的空中击杀数。
• rb_air_frags_per_death：每死亡的空中击杀数。
• rb_ground_frags_per_battle：每场战斗的地面击杀数。
• rb_ground_frags_per_death：每死亡的地面击杀数。

Thunderskill数据

目录 ts：包含来自thunderskill的内容。

内容

• name：ts网址名称。
• ab_battles：AB模式战斗数。
• ab_win_rate：AB模式胜率。
• ab_air_frags_per_battle：AB模式每场战斗的空中击杀数。
• ab_air_frags_per_death：AB模式每死亡的空中击杀数。
• ab_ground_frags_per_battle：AB模式每场战斗的地面击杀数。
• ab_ground_frags_per_death：AB模式每死亡的地面击杀数。
• rb_battles：RB模式战斗数。
• rb_win_rate：RB模式胜率。
• rb_air_frags_per_battle：RB模式每场战斗的空中击杀数。
• rb_air_frags_per_death：RB模式每死亡的空中击杀数。
• rb_ground_frags_per_battle：RB模式每场战斗的地面击杀数。
• rb_ground_frags_per_death：RB模式每死亡的地面击杀数。
• sb_battles：SB模式战斗数。
• sb_win_rate：SB模式胜率。
• sb_air_frags_per_battle：SB模式每场战斗的空中击杀数。
• sb_air_frags_per_death：SB模式每死亡的空中击杀数。
• sb_ground_frags_per_battle：SB模式每场战斗的地面击杀数。
• sb_ground_frags_per_death：SB模式每死亡的地面击杀数。
• alt_name：替代名称。

War Thunder Wiki数据

目录 wk：包含来自war thunder wiki的内容。

内容

• name：wiki页面显示的名称。
• nation：国家，如USA, USSR等。
• cls：类别，如Aviation, Ground_vehicles, Fleet。
• ab_br：AB模式战斗评级。
• rb_br：RB模式战斗评级。
• sb_br：SB模式战斗评级。
• ab_repair：AB模式修复时间。
• rb_repair：RB模式修复时间。
• sb_repair：SB模式修复时间。
• is_premium：是否为高级车辆，True表示是，False表示否。
• ab_rp_rate：AB模式RP获取率。
• ab_sl_rate：AB模式SL获取率。
• rb_rp_rate：RB模式RP获取率。
• rb_sl_rate：RB模式SL获取率。
• sb_rp_rate：SB模式RP获取率。
• sb_sl_rate：SB模式SL获取率。

合并数据

目录 joined：结合了Thunderskill数据和War Thunder Wiki数据。

内容

TS部分

• name：ts网址名称。
• ab_battles：AB模式战斗数。
• ab_win_rate：AB模式胜率。
• ab_air_frags_per_battle：AB模式每场战斗的空中击杀数。
• ab_air_frags_per_death：AB模式每死亡的空中击杀数。
• ab_ground_frags_per_battle：AB模式每场战斗的地面击杀数。
• ab_ground_frags_per_death：AB模式每死亡的地面击杀数。
• rb_battles：RB模式战斗数。
• rb_win_rate：RB模式胜率。
• rb_air_frags_per_battle：RB模式每场战斗的空中击杀数。
• rb_air_frags_per_death：RB模式每死亡的空中击杀数。
• rb_ground_frags_per_battle：RB模式每场战斗的地面击杀数。
• rb_ground_frags_per_death：RB模式每死亡的地面击杀数。
• sb_battles：SB模式战斗数。
• sb_win_rate：SB模式胜率。
• sb_air_frags_per_battle：SB模式每场战斗的空中击杀数。
• sb_air_frags_per_death：SB模式每死亡的空中击杀数。
• sb_ground_frags_per_battle：SB模式每场战斗的地面击杀数。
• sb_ground_frags_per_death：SB模式每死亡的地面击杀数。
• alt_name：替代名称。

Wiki部分

• wk_name：wiki页面显示的名称。
• nation：国家，如USA, USSR等。
• cls：类别，如Aviation, Ground_vehicles, Fleet。
• ab_br：AB模式战斗评级。
• rb_br：RB模式战斗评级。
• sb_br：SB模式战斗评级。
• ab_repair：AB模式修复时间。
• rb_repair：RB模式修复时间。
• sb_repair：SB模式修复时间。
• is_premium：是否为高级车辆，True表示是，False表示否。
• ab_rp_rate：AB模式RP获取率。
• ab_sl_rate：AB模式SL获取率。
• rb_rp_rate：RB模式RP获取率。
• rb_sl_rate：RB模式SL获取率。
• sb_rp_rate：SB模式RP获取率。
• sb_sl_rate：SB模式SL获取率。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

WT-Data-Project数据集的构建基于对多个来源的数据整合与处理。首先，数据集从Thunderskill网站和War Thunder Wiki中提取了详细的战斗统计信息和车辆属性数据。随后，通过时间序列分析，将不同战斗评级的数据进行了分组和汇总，形成了包含战斗评级、国家、类别等信息的结构化数据。此外，数据集还通过加权平均的方式计算了整体统计数据，确保了数据的准确性和可靠性。

使用方法

WT-Data-Project数据集适用于多种研究场景，尤其在军事模拟和游戏数据分析领域具有广泛的应用前景。研究者可以通过分析战斗评级、胜率等数据，评估不同国家和类别的战斗表现。此外，数据集中的时间序列数据可用于趋势预测和模式识别。使用者可以直接从Kaggle平台下载数据集，或通过提供的GitHub链接获取相关资源，并结合可视化工具进行深入分析。

背景与挑战

背景概述

WT-Data-Project数据集由ControlNet团队创建，专注于收集和分析War Thunder游戏中的战斗数据。该数据集涵盖了从2019年11月22日至今的时间序列数据，主要研究人员通过整合Thunderskill和War Thunder Wiki的数据，提供了详细的战斗评级、胜率、击杀率等关键指标。这些数据不仅为游戏玩家提供了深入的战斗表现分析，也为相关领域的研究者提供了宝贵的资源，特别是在多人在线战斗游戏（MMO）和虚拟战斗分析领域。

当前挑战

WT-Data-Project数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据来源多样，包括Thunderskill和War Thunder Wiki，如何确保数据的一致性和准确性是一个重要问题。其次，时间序列数据的处理和分析需要高度的技术支持，特别是在数据清洗和特征提取方面。此外，数据集的规模和复杂性也增加了数据管理和可视化的难度。最后，如何有效地整合不同来源的数据，并确保其对研究者和玩家的实用性和可访问性，也是该数据集面临的一大挑战。

常用场景

经典使用场景

WT-Data-Project数据集在军事模拟与游戏分析领域展现了其经典应用场景。该数据集通过整合来自Thunderskill和War Thunder Wiki的时间序列数据，提供了详尽的战斗评级、胜率、击杀率等关键指标，使得研究者能够深入分析不同国家、不同战斗评级下的战斗表现。这些数据为军事策略模拟、游戏平衡性调整以及玩家行为分析提供了坚实的数据基础。

解决学术问题

WT-Data-Project数据集解决了军事模拟与游戏研究中的多个学术问题。首先，它为研究不同战斗评级下的战斗表现提供了详尽的时间序列数据，有助于揭示战斗策略的有效性。其次，通过整合不同来源的数据，该数据集为跨数据源的准确性验证和数据融合提供了研究基础，推动了数据科学在军事和游戏领域的应用。

实际应用

在实际应用中，WT-Data-Project数据集被广泛用于游戏开发和军事模拟。游戏开发者利用该数据集进行游戏平衡性调整，确保不同战斗评级下的玩家体验公平。军事模拟领域则利用这些数据进行战术分析和策略优化，提升模拟训练的真实性和有效性。此外，该数据集还支持玩家行为分析，帮助游戏公司优化用户界面和提升用户粘性。

数据集最近研究

最新研究方向

在战争模拟与数据分析领域，ControlNet/WT-Data-Project数据集的最新研究方向主要集中在通过时间序列分析和多源数据融合，深入挖掘战斗评级与胜率之间的复杂关系。研究者们致力于利用该数据集中的时间序列数据，结合不同战斗评级的统计信息，探索战斗策略与胜率之间的潜在关联。此外，通过整合Thunderskill数据与War Thunder Wiki数据，研究者们正在开发更为精确的战斗模型，以预测和优化战斗结果。这些研究不仅为战争模拟游戏提供了理论支持，也为军事战略分析提供了新的视角和工具。