renecotyfanboy/leagueData

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license: mit
size_categories:
- 1M<n<10M
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This dataset contains ~300k individual matches gathered from the League of Legends API in all elos.

# Production of the dataset

All players from the EUW server playing in SoloQ were gathered in the evening of 9 April 2024. In each division, 100 players with more than
200 SoloQ game played since the start of the split. For each of these players, the 100 last soloQ matches played between the 10 January 2024 and the
11 April 2024 were gathered and added to this dataset. For each of this match, the statistic of each player was added to the dataset as a single row
if the duration of the match exceeds 15 minutes.

# Disambiguation

- `is_in_reference_sample` flag is true if the player was in the 100 players per division with more than 200 games randomly selected.
- `elo` is the elo of the player in the previous reference sample when it was constituted, and is not necessarily representative of the elo of the game.
- The details of statistics are given by the [MATCH-V5 API](https://developer.riotgames.com/apis#match-v5/GET_getMatch)

许可证：MIT许可证
规模类别：100万 < 样本量 < 1000万

本数据集包含约30万条独立对局数据，均从《英雄联盟》（League of Legends）API接口采集，覆盖全段位积分区间。

# 数据集制作流程
所有数据采集自2024年4月9日晚间的欧洲西部服务器（EUW）单排队列（SoloQ）玩家。在每个段位分区中，选取自该赛季分段开赛以来完成超过200场单排对局的100名玩家。针对每位入选玩家，采集其在2024年1月10日至2024年4月11日期间进行的最近100场单排对局，并将这些对局加入本数据集。若单局对局时长超过15分钟，则将该局每位玩家的对战统计数据整理为单条行数据，加入数据集。

# 术语说明
- `is_in_reference_sample` 标记：若玩家属于按随机方式选取的、该段位分区内单局数超200场的100名玩家之一，则该标记值为真。
- `elo`：指基准样本构建时该玩家的elo（Elo）分数，不一定代表该局对局的实际段位水平。
- 对战统计数据的详细字段由 [MATCH-V5 API](https://developer.riotgames.com/apis#match-v5/GET_getMatch) 提供。

原始信息汇总

数据集概述

该数据集包含约300,000场从《英雄联盟》API收集的各个段位的独立比赛。

数据集生产过程

1. 数据收集时间与范围：

   • 数据收集于2024年4月9日晚，针对EUW服务器上的所有单排玩家。
   • 每个段位中，选取了自赛季开始以来单排比赛超过200场的100名玩家。
   • 对这些玩家，收集了2024年1月10日至2024年4月11日期间进行的最后100场单排比赛。

2. 数据筛选条件：

   • 每场比赛的统计数据被添加到数据集中，作为单行记录，条件是比赛时长超过15分钟。

数据字段说明

• is_in_reference_sample：

  • 标志为真，表示玩家在被随机选择的每个段位中超过200场比赛的100名玩家之列。

• elo：

  • 玩家在参考样本构成时的段位，不一定是该场比赛的实际段位。

• 统计细节：

  • 统计数据由MATCH-V5 API提供。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在电子竞技数据分析领域，高质量的数据集对于研究玩家行为与游戏策略至关重要。本数据集通过系统化的采集流程构建而成：首先，于2024年4月9日晚间，从欧洲西部服务器的单排队列中筛选出各段位内拥有超过200场对局记录的玩家，每个段位随机抽取100名；随后，针对这些玩家，收集其在2024年1月10日至4月11日期间进行的最近100场单排比赛数据，仅保留时长超过15分钟的对局，并将每位玩家的统计数据作为独立行录入，最终汇聚约30万场对局记录，确保了数据的时效性与代表性。

特点

该数据集在电竞研究领域展现出鲜明的特色。其覆盖了从低到高的全段位范围，能够全面反映不同技能水平玩家的游戏模式；数据来源于官方API，保证了统计指标的准确性与一致性，包括击杀、助攻、经济等详细维度。值得注意的是，数据集引入了`is_in_reference_sample`标志以区分核心样本玩家，而`elo`字段则记录了玩家在抽样时的段位信息，为纵向比较提供了可能。这些特点使得数据集适用于行为分析、平衡性评估等多类研究场景。

使用方法

利用本数据集进行电竞分析时，研究者可依托其结构化格式展开多维探索。数据以行为单位存储每场对局中玩家的表现指标，可直接用于机器学习模型的训练，例如预测比赛结果或识别玩家风格；通过筛选`is_in_reference_sample`字段，能够聚焦于核心玩家群体进行深入行为追踪。同时，结合官方API文档解读统计细节，可确保指标含义的准确理解。建议在预处理中注意段位标签的时效性局限，并依据对局时长阈值进行数据清洗，以提升分析结果的可靠性。

背景与挑战

背景概述

在电子竞技数据分析领域，多人在线战术竞技游戏《英雄联盟》因其复杂的游戏机制和海量玩家行为数据，成为研究团队策略与个人表现的重要平台。数据集renecotyfanboy/leagueData由独立研究者于2024年4月创建，通过Riot Games官方API系统性地采集了欧洲西部服务器约30万场排位赛对局记录，覆盖从2024年1月至4月的赛季时段。该数据集聚焦于揭示不同段位玩家在长期游戏中的行为模式演化，其结构化统计指标为游戏平衡性分析、战术决策优化及玩家技能评估提供了实证基础，推动了电竞研究从定性描述向定量建模的范式转变。

当前挑战

该数据集致力于解决《英雄联盟》游戏对局中玩家表现与团队胜负关联性的量化分析难题，其核心挑战在于如何从高维度动态交互数据中提取可解释的特征。在构建过程中，研究者面临数据采集的时序一致性维护问题，例如玩家段位标识与对局实际水平可能存在偏差；同时需处理API接口的速率限制与数据清洗复杂性，确保对局时长超过15分钟的有效样本筛选。此外，跨段位玩家行为异质性导致建模时需克服样本选择偏差，而游戏版本迭代带来的机制变化亦要求数据集具备时序适应性。

常用场景

经典使用场景

在电子竞技分析领域，League of Legends数据集为研究者提供了丰富的游戏对战记录，涵盖不同段位的玩家表现。该数据集常用于构建玩家行为模型，通过分析数百万条比赛数据，揭示游戏策略、团队协作与个人技能之间的复杂关系。经典使用场景包括预测比赛结果、评估玩家表现趋势，以及识别影响胜率的关键因素，为游戏平衡性设计提供数据支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集被广泛用于游戏开发与电竞产业优化。游戏设计师利用数据反馈调整角色平衡与地图机制，电竞团队则通过分析对手战术模式制定训练策略。此外，直播平台与内容创作者借助数据可视化提升观众体验，而教育机构亦将其用于培养数据分析人才，体现了数据驱动决策在数字娱乐生态中的核心价值。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作包括玩家技能评估算法、实时胜率预测模型，以及团队协作网络分析框架。这些研究不仅推动了游戏人工智能的进步，如强化学习智能体的训练，还促进了数据挖掘技术在电竞领域的创新应用。相关成果已延伸至心理学与社会学领域，探索虚拟环境中的群体行为规律，形成了跨学科的研究范式。