2025年大学《电子竞技运动与管理》专业题库—— 电竞数据分析与战术研究.docxVIP

2025年大学《电子竞技运动与管理》专业题库——电竞数据分析与战术研究

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项不属于典型的电竞数据来源？

A.比赛官方统计数据

B.玩家在线行为日志

C.转播直播中的观众评论

D.硬件设备性能参数

2.在电竞数据分析流程中，数据清洗通常发生在哪个阶段之后？

A.数据收集

B.数据分析

C.数据可视化

D.数据建模

3.下列哪个指标最能直接反映一名MOBA类游戏中路法师的对线压制能力？

A.物理伤害输出

B.法术伤害输出

C.控制效果命中次数

D.基础属性（生命值、法力值）增长

4.“EDA”在电竞数据分析中通常指什么？

A.电子竞技数据分析平台

B.探索性数据分析

C.恶意数据攻击

D.网络数据加密算法

5.如果一名FPS游戏选手的KDA（杀敌/死亡/助攻）数值持续偏低，初步推断可能的原因是？

A.该选手擅长玩辅助角色

B.该选手经济状况不佳

C.该选手战场意识或枪法需要提升

D.对手实力明显强于该选手

6.电竞数据可视化主要目的是什么？

A.压缩数据存储空间

B.美化数据界面

C.更直观地展示数据特征和规律

D.保护数据安全

7.在进行对手英雄使用频率分析时，常用的统计方法是什么？

A.相关性分析

B.回归分析

C.聚类分析

D.假设检验

8.以下哪项不是电竞战术研究中数据驱动决策的体现？

A.基于历史数据选择版本强势英雄

B.根据对手常守的地图区域制定进攻路线

C.仅凭选手个人喜好选择出装

D.分析对手阵型弱点调整自身站位

9.读取游戏录像文件（如SC2replay,DOTA2replay）以提取内部数据的过程，通常称为？

A.数据清洗

B.数据采集

C.数据解析

D.数据建模

10.电竞数据分析师需要具备的核心技能之一是？

A.游戏操作达到职业选手水平

B.熟练掌握至少一种编程语言（如Python）

C.拥有丰富的游戏职业经验

D.精通所有电竞项目的比赛规则

二、填空题（每空1分，共15分）

1.电竞数据按照结构化程度可分为______数据和______数据。

2.分析一场团队的视野控制情况，通常会关注______、______和______等指标。

3.使用Python进行电竞数据分析时，Pandas库主要用于______和______。

4.在制定针对性战术前，首先需要对对手的______行为进行数据分析。

5.电竞数据分析报告通常需要包含数据来源说明、______、分析结论和______等部分。

6.KDA指标中的“D”代表______。

7.通过分析比赛录像，可以统计出每个英雄在比赛不同阶段（如前10分钟、中期、后期）的平均使用频率。

8.将原始数据转换为适合分析的格式或结构的过程称为______。

9.评估一个战术效果好坏，除了看胜负，还需要分析其______和______。

10.了解常用的电竞数据API接口，有助于实现______的自动化数据获取。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述电竞数据分析师在处理原始数据时，需要进行哪些主要的数据清洗工作。

2.简述进行电竞比赛阶段分析（如分段赛况分析）的意义和常用方法。

3.简述“数据驱动”的电竞战术与“经验驱动”的电竞战术有何不同。

4.简述在电竞数据分析和战术研究中，数据可视化扮演的角色和作用。

四、计算题与分析题（共45分）

1.（计算题，15分）假设你分析了一局MOBA游戏的比赛数据，得到某位物理输出位选手（如ADC）的统计信息如下：比赛时长15分钟，击杀数15，死亡数5，助攻数30，总伤害输出为120000，总承伤为80000。请计算该选手的KDA值，并简要分析这个KDA值所反映出的可能情况。（注意：此处无需精确计算，展示计算思路和过程即可，并侧重于分析）

2.（分析题，15分）假设你是一名LOL（英雄联盟）团队的数据分析师。通过分析过去20场与对手的对局数据，发现对手打野在比赛前10分钟阶段，平均会前往上路Gank的次数为2.1次，而你们队伍在上路的被Gank次数为平均3