今年TI无疑是所有DOTA2玩家的盛宴，能引发大量的关注当然和中国队伍尤其是XG在TI上的优异表现密不可分。

今年一年的比赛中，XG的表现都算不上理想，虽然以ACL第一的身份晋级到了EWC的比赛，但却连线下场馆都没有晋级。因此今年TI前很难说会有人对XG的表现报以多大的信心，当时的情况也可以参考《峰值玩家超80万的DOTA2却无人能预测对晋级队伍，今年的TI到底有多“妖”？》。

因此当XG在败者组击败了BB晋级到决赛日的时候，可以说不但是观众没有想到，队伍本身的准备也没有做好。因此我们在北京时间9月14日的早晨7点，看到XG在微博上发出了那封求助信，他们号召玩家能够帮忙做BP的准备和眼位分析。

最终XG不但击败了PARI，还在决赛的舞台上将比赛打进了第五局，虽然最终结果我们知道他们没有夺冠，但这样的结果虽然苦涩，却也让“剑心犹在”成为了众多DOTA2玩家们的共同记忆。

这份成绩不但包含了选手及俱乐部的努力，也包含了帮助XG做数据分析和整理的志愿者们。人民电竞也与4位帮助XG做了分析工作的志愿者展开了对话，他们分别负责了：眼位分析、BP分析、行动分析及代码工作，在与他们的对话中我们不但得以窥见数据分析在电竞赛场上的边界，也能在一定程度上看到未来该如何做。

眼位分析：看到xNova连排三个眼的时候，觉得自己的努力有意义

我自己是从DotA时代开始玩的，现在虽然工作太忙就打的少一点，但我比赛几乎没落下，甚至今年在美国罗利办的ESL One Raleigh 2025我还去现场看比赛了，也是因为这个比赛的观赛微信群的群主，在看到XG的消息之后就在群里发图问我们所有人是不是能帮忙做东西。

我本人的话，现在是在美国一个大学的统计系里做科研和教学工作，专业是数据科学或者叫比较大数据，其实就是统计学相关的专业。进群之后，我看好多人都想去BP组，我自己也玩5号位就觉得赶紧做事情吧，就来了眼位分析这边，时间太紧了其实也没有很纠结分组的事情，就是看哪缺人就直接去了。

最开始俱乐部的想法是想让我们每场比赛都去看，然后看到插眼就截图。我就觉得这个做法其实没意义，一场比赛几十个眼，十场比赛上百个眼，打印几十张纸给xNova去看，他也没办法理解。

统计就是要归纳去提炼信息，去把有用的信息找出来。所以我当时就说能不能找一下最近对手的比赛，把这些眼位都统计到一张图里，提出这个想法后，群里的技术大佬SPACE也是帮我实现了这个功能。

章鱼_叔叔在bilibili发布了相关的视频

此外，统计学还有一个思想叫“分层”，就是你不能把所有东西都放到一起。例如天辉和夜魇的眼位肯定是不一样的，此外，不同时间段的眼位也是不同的，这些东西如果混在一起的话信息就会混乱。

也是因为这个，我当时就提出汇总要分天辉和夜魇，各找10场比赛，然后再根据0～5分钟，5～10分钟，10～20分钟以及20分钟以后，去标注眼位。最终我们也是按着我这个思路给到了选手一份类似于插眼热力图的东西。

虽然我们最后是交了东西，但其实没用上一些很高级的手法，主要原因还是时间太赶了。

开始我们只做了打PARI的部分，后边Falcons的部分是一个国内的小伙伴做的，他没有睡觉，我们在美国这边的几个就先休息了，等我们起来之后，他也整理的差不多了，我就看了看我能补充什么或者需要更正的，到决赛开始之前把针对Falcons的作业也给过去了。

我觉得应该还是帮到了一些的，就像是PARI是习惯在魔方附近提前放眼，还有莲花的位置。Falcons的话，他们是特别爱做进攻眼即使劣势也要做进攻眼。还有就是他们特别喜欢贴着悬崖做眼，有一把比赛xNova连反了对面三个眼，就觉得我们的分析应该还是多少有点用吧？

其实从我们的分析来看，Falcons真的是比较强的一个队伍，像PARI的话是有几个必做的眼，例如他们出门一定会在家里的赏金符附近放眼；但Falcons就没有，都是一种做眼的思路，这就需要根据辅助的移动位置去判断了，我们可能能看到这个思路，但能不能排掉这个眼还是要靠选手。

现在回看我们自己的东西的话，就及格分吧。主要还是时间太紧了，我们可能只有不到10个小时，但考虑到时间的话，我觉得我们做的差不多算是到头了，真的是燃尽小宇宙了。让我再回到那个时候那么短的时间，可能也很难交出更好的东西了。实话说，我也不知道我们具体帮到了多少，但我自己觉得这个工作还是挺有意义的，还是很骄傲我能参与的。

这次我经历过这个工作之后，觉得人力其实是不缺的，因为我也在B站发了视频，好多留言问怎么能帮到队伍。我现在反而觉得能够统筹分工的人比较重要，我们最开始组队其实都是靠着自己在找，但如果能有个人去分配这些工作的话，感觉临时请大家帮忙也能更有头绪一些。

所以我觉得现在队伍其实缺的不是一个数据分析师的位置，而是需要一个类似于项目经理的职位。他需要能够理解战队的需求，然后再去和我们这些志愿者去沟通。因为实话说，群里可能都是大厂员工，薪资水平战队可能也不一定愿意负担，也没有那么多的工作去给到一个人，但有这么一个能够将战队的需求分配给志愿者这样的职位，我觉得是更需要的。

BP分析：数据分析给到的建议可以帮助队伍去验证想法

就叫我尹同学吧，我自己是从 “爹妈大战”开始看的比赛，游戏也一路从DOTA1到了现在，之前为了打DOTA2还专门配了台电脑，结果打了几天打不动了，就专门看比赛了。

现在在美西这边的一家科技公司上班，大学时学的是计算机科学，现在在公司里做AI相关的大语言模型的工作。所以这次看到群里叫人我就直接响应了，当时三个组里，我觉得BP可能适合我一些就来了BP分析这边。

BP的话，直播流里其实一直能看到单个英雄的胜率，但是没有统计过一对英雄的胜率甚至是三个英雄的胜率。我们当时去统计了两个英雄的配对胜率和三个英雄的配对胜率，以及对方选人优先选的是哪些人，还有对方选出固定搭配的时候胜率怎么样。但我们这些统计其实和游戏内的表现没什么关系，就是纯通过数据和胜率去挂钩做的统计，如果时间更多的话，我们当然可以去做，但时间太短了，我们只能做到这个了。

在这个过程，有群里的人帮忙去数据统计网站拿到了PARI最近10场的BP和胜率数据，我用这份数据做了些编程的工作，把刚才说的那些统计工作做出来。不但有选搭配选英雄，也有搭配Ban英雄的胜率统计。最后还有人通过GPT之类的大语言模型做了些分析，我最终整合了一下统一给了队伍那边。不过我们这边给到的是一个纯粹的数据分析，没有任何的推荐，因为选手和教练的游戏理解肯定是比我们更高的，我们只是给到了数据上的支持。

针对PARI，我们写了一页去说明大圣和小鱼人在四号位上的胜率很高，最终也是被Ban了。但其实我们也不知道是不是我们的数据有用，因为我们只能是做好分析，场上真正负责BP的还是教练和选手，只能说我们的数据支撑了这个结果。像是插眼的话，其实你画出来说这个时间段这里很大概率有眼，你看到选手排了你心里会觉得我说对了，但BP的博弈还是挺看现场的，就比较难验证吧。

这次看比赛的时候我心里还是挺不一样的，我觉得自己和这个结果有关联了，看着就更揪心一点。而且这次我们干完活已经是晚上11点多了，到比赛开始已经是半夜了，第二天打完比赛都早上10点多了，我当时熬的人都傻了，当时就真的是只心疼选手了。我之前给他们发报告的时候，尽量的调了格式，突出重点，就希望八师傅能看的时候轻松点，但想到他们要在那么短的时间里，不但要读完还要理解再临场去想，就觉得真挺辛苦的。

我参与之后的感觉是，数据分析这方面可能还是一个辅助，肯定是有意义和前景的，但肯定不是决定比赛成败的主要因素。如果我设身处地去想的话，我是八师傅的话我肯定脑内是有个思路的，数据统计给到的BP建议可能是第三方在帮我做验证。所以我的体感是，数据分析肯定是有比没有好，至少你拿着一份报告上场的话，你心理也能更有数，更自信一点肯定是好的。

行动分析：数据分析的呈现方式可以更好，但这份工作是重要的

我ID是Ling♪，之前研究的是计算机视觉相关的内容，自己现在是在国内做通信相关的设备和AI相关的应⽤创业。我是睡醒之后在NGA上看到了消息，就第一时间去微博联系了官博，进群的时候他们都已经语音会开一半了，我是去了行动组。

行动组的话，我们是试图把对手的行动能以图表的形式在图中表现出来，这样如果他有一个固定的行为的话，我们就能从数据中把它抓出来。像是0-10分钟，都是对线期，热力图的话就还是集中在各自的线上。而且也和选手选的英雄有关，例如Falcons的中路Malr1ne，他在选到兽王的时候就偏发育，热力图的分布都在自家野区和安全线；但拿到沙王的时候，他拿到跳刀之后就直接带着酱油去入侵野区了。

所以我们不能只针对一个选手的热力图，更多的是看整个团队在干什么。例如他们酱油倾向于什么时间帮中，靠近符点，以及开雾。此外就是分析关键装对局势的影响，例如我们能评估Malr1ne沙王拿到跳刀的大概时间，就可以根据这个去做规避。

我们在做出了一个模板之后，包括我在内的5个人，我们每人跟对方一个选手，按照0～10分钟，10～15分钟这样，去总结了对手的热力图。除了我之外，我们组的几个人分别是：让我们瞧瞧、吃钢琴、FOV和布偶猫撞倒不周山。我在这个过程中，除了去跟选手之外，主要是在做协调和分配工作，因为我自己在创业，这方面比较顺手，最后我们也是成功在比赛开始前四个小时将结果给了过去。

不过我们和其他组不太一样的是，我们只做了PARI的部分，没做Falcons的部分。主要是我们时间不够，没办法再去更细致的去分析热力图所代表的信息。就拿5号位举例，他可能前期三条线都在跑，但我们当时没想到该如何去反映他这几分钟在干嘛。就像是我们都知道他们6分钟会来中路帮忙，但我们没办法去将这个信息在图上表现出来。所以我们虽然比赛都找完了，但最后是选择了没去做Falcons那场。

虽然我们自己呈现方式上可能最后没有太好，但我其实觉得数据分析在电竞上还是挺有用的，而且现在电竞发展的也挺好的，能让自己的工作和兴趣相结合其实是好事。此外，对于队伍来说，训练赛是不公开的，用自己训练赛的数据去帮助队员们成长我觉得也是一件好事。

代码工作：我把现有的工作放到了GitHub，希望能继续帮到CN DOTA

我的ID是SAPCE，我现在在美东这边是博士后，在大学里工作。我当时玩的第一个DtaA版本是小鱼人刚出来的那个版本。

我是看到微博之后去官博私信之后被拉进群里的，当时看到眼位组已经开始手动标眼位了，我觉得程序能做，就和他们说你们先做，然后等半小时后再看我这边行不行。后来我用Python写了个代码，标眼的时候是比手动标更为准确，所以我程序跑了个样例之后。大家觉得我这个程序可以用，后边的修改就都在我写的程序上完成了。

因为XG那边都在休息，就只能是我们自己猜需求，最后总结了下就是东西别太多，不然看不完；同时别加判断，因为大家游戏多少分心理都有数。但我们相信数据不会骗人，就只是去做了呈现的工作。

后边TI结束之后，我其实一直在想，我觉得中国DOTA是需要一个团队来帮他们做这些事情的。所以我就把我们在TI期间帮XG做的东西都放到了Github上，这个页面有两个含义，其一是抛砖引玉，因为我知道打DOTA的人很多的技术力都很强，但都没有一个统一的项目能一起做，所以就以此为契机做了这个；其二，大家可能不知道做这个也没多难，这样我扔出来，大家就能知道这个东西其实不是很难做，可能会更有动力。

我自己觉得国内队伍雇一个专职的分析师太贵了，而我们国内又有那么多有技术力的玩家，我觉得真正缺的是一个能梳理俱乐部需求的项目经理，然后像发布任务一样，把这些给到我们DOTA2玩家，我相信是有人愿意来帮忙的。而这也是现在Github页面比较空的原因——我们还是不知道战队具体需要什么。

说回到Github，功能上肯定会覆盖到我们之前帮助XG做的眼位分析和BP分析，而且我也希望能有更多的人加入去把这个做的更好，不论是算法优化还是呈现方式的迭代都需要继续去做。

另外，我个人觉得我们之前输的原因是中国队没有很快找到版本答案。因此，在我的构想中，我们的这个项目可能会很大，最终的实现方式可能会是DOTA2的游廊地图。其中的一个功能就是用算法跑出版本最优解，这样的话训练就会有个方向。

此外，后期是不是可能我们自己去训练一个对战AI去跟着选手练习专项内容，例如前期对线或者是团战处理，就像是Open AI在2019年能击败OG一样，我们也可以训练出一个专属的AI，然后它可以陪着选手们去专门练习对线或者团战的细节处理。

因为我经常看弹幕说“主播主播，我技术能力很强希望能帮忙”，我是希望这个页面能够帮到两方，一方面是希望战队能够找我们说明白他们需要什么，这样我们才能知道自己要做什么；另一方面，也能让更多希望帮助到CN DOTA的玩家们有个直接的渠道。

当然这些其实都还是预想，这些需求都需要很多人的努力才能实现。但我不想让DOTA2社区里的这股气散掉，所以我自己发布这个页面也是希望能让大家知道，我们还想继续做。同时也想告诉需要这些数据的战队，如果你们需要的话，也请联系我们，告诉我们你们的需求。