🎮 はじめに
ここまでの記事で、スマブラ対戦データと気象データの収集・加工・自動化を行ってきました。
いよいよ今回は、
Tableau Desktop を使って、実際に集めたデータを可視化・分析していきます！
本記事では、以下の3つの観点からデータを読み解いていきます。
- キャラクターごとに勝率に違いはあるのか？
- 特定のキャラ同士に有利・不利な相性はあるのか？
- 気温・時間帯が勝敗に影響することはあるのか？
🧰 使用ツール
- Tableau Desktop（データ可視化）
- 加工済みS3データ（smash_data_martから取得）
📝 分析1：キャラクターごとの勝率分析
まずは、各キャラクターの総合勝率を可視化しました。
今回は3体のキャラクターのデータを入れてきました！
グラフ
気づきポイント
- ソニックの勝率が一番高い(一番使っているキャラになります)
- ドンキーコングの勝率が低いので、もっと練習が必要
📝 分析2：キャラ相性（Matchup）分析
次に、キャラ同士の相性を可視化しました。
グラフ
気づきポイント
- 勝てるキャラと勝てないキャラがそれぞれ見えてきたので、キャラ対策をしたら勝率が上がりそう。
- クッパやドンキーコングなどの重量級のキャラクターの対戦でよく負けている
📝 分析3：気温・時間帯と勝率の関係分析
最後に、気温・時間帯が試合結果にどう影響するかを見ていきます。
グラフ
気づきポイント
- 12～14℃の間が勝率が高い
- 16時頃が勝率が高い。
🔥 まとめと所感
今回のデータ可視化から、以下のような知見が得られました。
- キャラごとに明確な勝率差が存在する
- キャラ同士の相性によって勝率が大きく変わる
- 天候や気温がプレイパフォーマンスに一定の影響を与える可能性がある
これらの知見をもとに、
- 得意なキャラの選択
- 苦手なキャラ対策
- 試合を挑むタイミングの最適化
など、戦略的なスマブラプレイに繋げることができそうです！
🚀 次回展望
今回の基礎分析をベースに、
- リアルタイムでの天候連動型対策
- 機械学習を使った勝率予測モデル構築
- 苦手なキャラ対策のYoutube動画をおすすめする
など、さらに面白い応用も考えられます！
長くなりましたが、ご覧いただきありがとうございました！
一旦こちらで一区切りとしようと思います。