GD / GPM
经济差
领先从何时形成？
观察固定时间节点经济差、人均经济与领先持续性，区分前期设计和后期运营。
页面中的排行与数值为布局示例
示例数据不代表当前赛事状态、官方记录或实时统计，请通过数据源入口查看最新信息。
Stat Catalog
核心指标不只是数字，更是比赛问题
每项统计都应回答一个明确问题。我们将指标按资源获取、地图控制、输出效率和节奏执行归类，减少跨版本与跨阶段误读。
VS / VSPM
视野控制
信息优势是否有效？
结合插眼、排眼、关键区域覆盖与死亡位置，判断视野投入是否转化为安全空间。
OBJ%
资源转化
优势换来了什么？
追踪击杀后获得的防御塔、史诗资源与地图推进，衡量团队把机会变成胜势的能力。
DMG%
分路伤害
输出责任如何分配？
按位置、英雄类型和团战阶段拆分伤害占比，避免仅凭总伤害评价选手贡献。
Tempo
节奏效率
行动窗口有多紧凑？
分析回城、转线、资源刷新与推进之间的时间差，识别团队的节奏损耗。
KDA / DTM
生存与承伤
风险是否值得？
将死亡、承伤、开团参与和队友收益结合，区分无效阵亡与战术性风险承担。
Illustrative Data
示例排行
战队与选手效能排行阅读模块
切换不同观察对象，理解排行需要同时考虑样本量、赛程强度、选用英雄和队伍战术定位。
| 排名 / 战队 | 15分钟经济差 | 资源转化率 | 视野效率 | 样本 |
|---|---|---|---|---|
| 01示例战队 A | +1,280 | 67% | 1.42 | 8 场 |
| 02示例战队 B | +940 | 63% | 1.38 | 7 场 |
| 03示例战队 C | +610 | 59% | 1.31 | 9 场 |
| 排名 / 选手 | 位置 | 伤害占比 | 资源效率 | 样本 |
|---|---|---|---|---|
| 01示例选手 A | 中路 | 31.4% | 1.26 | 8 场 |
| 02示例选手 B | 下路 | 29.8% | 1.21 | 7 场 |
| 03示例选手 C | 打野 | 18.6% | 1.17 | 9 场 |
数值为示意用途，不对应真实战队、选手或当前比赛。
刷新真实排行
Patch Impact Board
示例数据
版本改动如何改变赛场选择
版本影响不能只看英雄胜率。出场率、禁用率、位置摇摆、装备路径和阵容搭配共同决定一个选择的真实优先级。
先区分版本前后
同一英雄在不同竞赛版本中的强度与战术职责不可直接合并。
再观察阵容体系
高优先级可能来自摇摆价值、反制压力或对特定资源节奏的适配。
最后控制样本偏差
小样本胜率、强队选择偏差与赛程强度都可能放大表面变化。
版本优先级变化预览
英雄体系偏移
示例英雄 A
上路 / 中路
示例英雄 B
打野
示例英雄 C
辅助
示例英雄 D
下路
英雄名称、比例与变化幅度均为示例，不代表任何实际版本或赛事结论。
查看当前竞赛版本资料
Map & Side Performance
地图资源与红蓝方差异怎么读
阵营表现并非简单的胜率对比。BP顺序、英雄适配、首条资源控制与阶段性样本都会改变结果。
分析角度 01
蓝方优先选择
观察一选英雄的体系价值、位置摇摆能力，以及是否迫使对手投入额外禁用位。
分析角度 02
红方反制空间
重点分析最后选择权是否形成对线优势，以及阵容补足能力能否抵消选边压力。
分析角度 03
资源出生与转线
结合首条小龙、峡谷资源、防御塔交换和回城时间，评估地图侧重是否兑现。
-
1
发现信号
例如前15分钟经济差稳定领先，但关键资源转化效率偏低。
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2
补充比赛语境
核对对手强度、阵容后期能力、选边情况和优势形成方式。
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3
提出可验证结论
判断优势是否依赖特定英雄或战术，并在下一场对局中持续验证。