平衡性|SE工程师：如何运用大数据和AI解决手游平衡性的难题？( 五 ) 英雄|游戏|pvp

1）降维
：找到最佳阵容对游戏策划是很有帮助的，因为你能通过它发现固定组合的强度，或者找到与最佳组合类似的阵容。目前为止，唯一的方法是看阵容组成表，并据此找到类似阵容。
即便是最少的情况下，想要通过表格看出结果也是很困难的，因此我们需要更好的方法让这些信息视觉化。

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在《格林笔记》案例中，我们将21个维度降到了2个，比如头部的数字都比较接近，每个数字代表的是阵容ID，如果要找相差很大的阵容，左下方的绿色数字是不错的选择。
2）抽象：

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表格里的UHADS是不同数值，如果一个英雄的生命值为74000，它是高还是低？绝对的数字是没有意义的，关键在于它与其他数值相结合之后的结果。

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在实际测试中，会有很多例外的情况发生，这时候我们可以用标准偏差的方式找到通用值，比如这里的CD区域就是常见值。

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在英雄AI当中，我们忽略触发条件，只关注动作环节，通过缩写的方式让动作类型展示起来更简单，比如大招是U，而F则代表完整组合攻击。

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比如这里我们可以看到，英雄的AI是相似的，而且能看到这个英雄的攻击性很强。
从数据重要性来看，表格中的左侧数值优先级更高，它们是优先评估项。

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我们还可以通过对不同敌人类型的胜率看出阵容优劣。

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比如在这张图中，红框中的英雄是最高输出者，也是最佳的医生，她在给敌人造成大量伤害的时候，还让保持了阵容英雄全部存活。

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在实际测试中，我们发现一些伤害很高的英雄并不受玩家欢迎。比如上图里的角色存在于对手阵容，但我们测试中的一个角色虽然伤害不高，但她的大招却可以让对手暂时无法行动，因此非常受玩家欢迎。

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需要说的是，上面的截图并不是我们录制的视频截图，而是游戏里的回放功能。如果只是数字表现，游戏策划可能无法准确判断很多细节，他们需要视觉化的结果，因此回放功能可以给这些数据带来视觉化证据。

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