Riot api
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Riot API(라이엇 api) Timeline API를 활용한 리그오브레전드 게임별 게임 시작 후 n분 까지의 데이터 수집ML, DL & Python/Riot API를 활용환 데이터 분석 2020. 5. 5. 17:43
안녕하세요. 일단 본론으로 들어가기 전에 구글에 라이엇 데이터 수집 관련해서 검색을 하게 되면 제 블로그가 최상단이더라구요! 일단 너무 신기하기도 했고, 더 열심히 해서 많은 사람들에게 좀 더 쉽게 정보를 전달할 수 있게끔 노력할 수 있는 원동력이 되더라구요 ㅎㅎ 정말 감사했습니다. 지금까지 Riot API를 통해서 수집했던 데이터는 경기가 완료되고 최종적인 통계 데이터를 수집했는데요. 이 부분만으로도 충분히 게임 결과를 예측하고, 여러 분석을 하신 분들도 많으실 것입니다. 여기까지의 데이터 셋을 확인하고 싶으신 분들은 아래의 링크를 참조해주세요. 1. 챌린저, 그마, 마스터 랭크게임(바로 분석할 수 있도록 정교하게 데이터 셋 구축한 버전) League Of Legends High elo Ranked G..
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Riot API를 활용한 리그오브레전드(lol) 데이터 셋 구축(kaggle dataset) - User League/ item / champion / Ranked Games(랭겜)ML, DL & Python/Riot API를 활용환 데이터 분석 2020. 3. 28. 16:41
안녕하세요. 요즘 푹 빠져서 하고 있는 내용이 있는데요. 바로 Riot api를 활용한 리그오브레전드 데이터 셋 구축입니다. API의 비용문제가 있어서(2분에 최대 100requests) 수집하는데 마냥 자유롭지가 않아 꾸준히 수집하고 있습니다. 현재 1. 리그오브레전드 item, champion 정보 2. 리그오브레전드 챌린저, 그랜드마스터, 마스터 티어의 전체 유저 정보 이렇게 두가지를 kaggle에 업로드한 상태이구요 데이터에 관심이 있으시거나 필요한 데이터가 있으신 분들은 다운로드 해주시면 될 것 같습니다. 1. League of Legends(lol) item, champion information League of Legends(LOL) CHAMPION and ITEM - 2020 riot g..
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리그오브레전드 데이터 분석 - match data EDA(2)ML, DL & Python/Riot API를 활용환 데이터 분석 2020. 3. 15. 17:13
안녕하세요. 이번 포스팅은 저번에 이어서 연속형 데이터에 관한 분석을 진행해보도록 하겠습니다. 저번 포스팅을 간략하게 요약하자면 범주형 변수(1/0)에 대한 시각화를 진행했엇는데요. 결과적으로 우리가 알고 있던 자명한 사실들을 데이터적으로 확인할 수 있엇습니다. 본격적으로 연속형 데이터 분석을 진행하도록 하겠습니다. 아 그리고 해당 포스팅을 읽기전에 처음 읽으시는 분들은 1번째 포스팅을 먼저 읽어주시면 감사하겠습니다.(데이터를 받으실 수 있거든요 ㅎㅎ) 1. 데이터 불러오고 처리하기 이 부분은 이전 포스팅에서 자세히 다루고 있으므로 코드 한개에 담겠습니다. import pandas as pd import pickle import matplotlib.pyplot as plt import numpy as n..
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리그오브레전드 데이터 분석 - match data EDA(1)ML, DL & Python/Riot API를 활용환 데이터 분석 2020. 3. 8. 18:47
안녕하세요 포스팅이 너무 늦은 것 같습니다 ㅠㅠ 취준에다가 회사일에다가... 이것저것 핑계를 일삼아 블로그 포스팅에 굉장히 소홀했던 것 같습니다... 그래서! 저도 이전에 했던 분석 히스토리가 가물가물한데 여러분들은 더 가물가물하겠죠? 죄송한 의미로 메일을 남겨주시면 분석한 경기데이터를 보내드리도록 하겠습니다. (그랜드마스터의 경기 17500건의 데이터입니다. 데이터 변수에 대한 설명은 아래의 링크를 참고해주세요) 리그오브레전드 데이터를 활용한 승/패 예측 이전 포스팅에서 수집한 매치데이터를 이용하여 팀의 승/패를 예측해보겠습니다. 다들 teams 변수를 이용하여 데이터프레임화를 했던 것을 기억하시나요. teams데이터는 리스트안에 딕셔너리가 있는 구조로써 dict.. shinminyong.tistory..
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리그오브레전드 데이터를 활용한 승/패 예측ML, DL & Python/Riot API를 활용환 데이터 분석 2019. 6. 2. 13:00
이전 포스팅에서 수집한 매치데이터를 이용하여 팀의 승/패를 예측해보겠습니다. 다들 teams 변수를 이용하여 데이터프레임화를 했던 것을 기억하시나요. teams데이터는 리스트안에 딕셔너리가 있는 구조로써 dict데이터의 key값을 변수로, value값을 값으로 풀어줘야 했습니다. 데이터를 잠시 보여드리겠습니다. 변수설명 teamId - 경기내의 파랑팀 (100) / 경기내의 빨강팀 (200) win - 승 / 패 , target_variable로 사용할 변수입니다. (W/F) firstBlood - 가장 먼저 상대팀의 챔피언을 킬했는지 여부. (T/F) firstTower - 가장 먼저 상대팀의 포탑을 깻는지 여부. (T/F) firstinhibitor - 가장 먼저 상대팀의 억제기를 깻는지 여부. (T..
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라이엇 api를 활용한 리그오브레전드 데이터 수집ML, DL & Python/Riot API를 활용환 데이터 분석 2019. 6. 1. 19:36
안녕하세요. 이번 포스팅은 평소에 즐겨하던 "리그오브레전드"의 게임 데이터를 이용하여 분석해보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 그전에 리그오브레전드 데이터를 수집해야하는데요, 리그오브레전드를 즐겨하거나 해보신 분들은 알겠지만 리그오브레전드의 게임 정보나, 챔피언 정보를 알 수 있는 사이트인 OP.GG를 알고 계실 것입니다. OP.GG도 마찬가지로 Riot api를 이용하여 데이터를 수집해 유저에게 유용한 정보를 제공하고 있습니다. 여기서 중요한 것은 API로 제공하는 데이터는 게임을 이용하는 소환사별로 최근 20게임만을 저장하고 있는 것인데 OP.GG에서는 소환사별로 20게임보다 훨씬 이전의 데이터까지 볼 수 있다는 것입니다. 이는 OP.GG자체에서 DB에 저장하고 있다는 것을 알 수 있습니다.(엄청난 노력..