データで見るLegionTD2

2021年11月27日 20:29

150戦ほどしてようやくExpertに到達できました。

さらに上を目指すために、公式が提供しているAPIを使って上位のプレイヤーの行動を分析してみたいと思います。

執筆時点ではpatch 8.05.2です。

①分析対象

以下の条件で試合データを取得します。

・ランク上位100名の直近20試合
・ランク戦のみ、クラシックは除く
・重複している場合は1試合にまとめる
・念のため平均レート2000以上でフィルタ(お遊びduoを除外)

この条件で計1192試合分のデータが取得できました。

やりたい事はいろいろありますが、まずシンプルにwaveごとにどのぐらいの鉱夫数・収入があればいいのかを見てみます。

まずは鉱夫数から。
(グラフの生データはこの章の最後に置いてあります)

鉱夫数

wave7で10人、wave10で14人が一つの目安のようです。

優勢・劣勢に関わらず、wave14では鉱夫を雇わないのが主流みたいですね。
(wave15からは50Gで2人雇えるため)

次に収入です。

生データを見てもらうと分かりやすいですが、勝ち試合と負け試合ではwave10時点で約6Gの収入差があります。
カタツムリ一匹分の差が生死を分けるシビアなゲーム。

このデータはランク別に比較したほうが面白そうな気がします。

最後にグラフの生データです。

次に、1wave目に配置するユニット別に使用率と勝率を出してみました。

使用率2%以上のユニットのみ抽出し、勝率順にソートしてあります。
複数配置する場合は"|(パイプ)"で区切りました。

このデータだけで結論付けるのは早計ですが、

　・グリーンデビルスタートは強い
　・スケルトンならファイヤアーチャーよりボーンクラッシャーの方が良い
　・手癖で置きがちなバーサーカー勝率低くない…？

あたりが面白いポイントかなと思います。

今回はLegionTD2のAPIを使用して、触り程度に上位層のプレイングを分析してみました。
試合の生データは集まったので、これからもう少し詳細に

・定番のオープニングとその勝率
・リークしやすい傭兵パターンの洗い出し
　　- バウンティハンターにはスネイルとかそういうやつ
・配置のテクニック

なんかを見ていきたいと思います。

次回がありましたらまたよろしくお願いします。