Аналитика киберспорта: Dota 2, CS2 и League of Legends

Киберспорт — уникальный полигон для аналитики: каждое действие логируется, каждый матч разбирается по кадрам, а объём данных на порядки больше, чем в традиционном спорте. Разбираемся, что важно в трёх крупнейших дисциплинах.

Dota 2

Ключевые метрики:

• **GPM/XPM** (gold/experience per minute) — темп фарма команды и отдельных ролей.
• **Net worth graph** — разница по золоту в динамике. Резкий обрыв графика — потеря контроля над картой.
• **Vision score** — сумма варда и деварда. Команда с плохим vision-score почти всегда проигрывает поздний тайминг.
• **Hero pool** — насколько разнообразен пул команды в текущей мете. Узкий пул — уязвимость к пикам соперника.

На Batmen для Dota 2 модель смотрит на форму команды на последних 20 матчах, персональные winrate игроков на выбранных героях и разницу по MMR ростеров.

CS2

Ключевые метрики:

• **HLTV rating 2.0** — интегральный показатель формы игрока: kill/death, impact, KAST%.
• **Round difference** — не счёт по картам, а суммарная разница по раундам за 10 последних матчей. Точнее описывает качество команды.
• **First kill / first death** — кто открывает раунд. Команды с высоким first-kill% на CT-стороне доминируют в economy management.
• **T-side / CT-side winrate по картам** — Mirage vs Inferno vs Anubis — у каждой команды свой профиль.

CS2 — тимплей-игра с индивидуальными выбросами. Модель учитывает и то, и другое.

League of Legends

Ключевые метрики:

• **Gold difference at 15 min (GD15)** — классический ранний предиктор исхода. Разница более 2000 в GD15 конвертируется в победу в 75% случаев.
• **Dragon control / Baron control** — контроль над крупными объектами. LEC-команды берут первого дракона в 60%+ выигранных матчей.
• **Vision score per minute** — аналогично Dota 2, ключ к позднему контролю.
• **First tower** — снос первой башни даёт золото и территорию, но не всегда конвертируется — важен контекст.

Общее правило киберспорта

В отличие от футбола, где случайность высока, в киберспорте фаворит выигрывает чаще. Модель Batmen корректно калибрует confidence: если разница по форме и рейтингам большая, уверенность выше 75%. Если команды близки — уверенность падает, и это сигнал, что распределение «плавающее».

Ограничения

Патчи меняют мету. Ростер-свопы обнуляют полугода статистики. Модель отслеживает такие события через свежие данные, но полный «reset» после патча всегда занимает 4–6 недель, пока не соберётся выборка.