CS:GO Pro Matches Comprehensive Dataset|电子竞技数据集|数据分析数据集

包含2012年至2023年所有CS:GO职业比赛的最大公共数据集，记录了126872场比赛，每场比赛有155个不同的数据点。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

CS:GO Pro Matches Comprehensive Dataset

数据集描述

该数据集包含自2012年至2023年的专业CS:GO游戏数据，是目前最大的公开CS:GO专业比赛数据集。

数据集大小

• 数据形状：(126872, 155)
• 文件大小：约87Mb

数据内容

• 包含126872场比赛的详细数据，每场比赛记录了155个不同的数据点（特征）。

数据收集

• 数据通过Python脚本从HLTV网站上使用Selenium和BeautifulSoup进行抓取。
• 抓取过程在Google Cloud Platform (GCP) VM上运行了12天。
• 生成了三个CSV文件：
  • historic_games_list.csv: 包含游戏列表及其对应的网页和基本游戏信息。
  • game_data.csv: 从单个游戏网页获取的详细游戏数据。
  • exception_data: 记录了在数据抓取过程中发生的所有异常情况。

数据处理

• 将historic_games_list.csv和game_data.csv合并，并进行了清洗和特征提取，最终生成了csgp_pro_games_data.csv文件。

技术栈

• 数据处理和分析工具：Jupyter Notebook, Python
• 数据库：MySQL
• 云服务：Google Cloud
• 网络抓取工具：Selenium

数据使用

鼓励数据分析师、科学家、机器学习工程师、数据工程师和爱好者使用此数据集进行模型创建、分析和研究，并与电竞和数据社区分享发现。

联系方式

• 项目链接：CS:GO Pro Matches Comprehensive Dataset
• 联系人：@tedtay

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CS:GO Pro Matches Comprehensive Dataset的构建过程采用了自动化数据采集技术，主要依托于Selenium和BeautifulSoup工具在Python环境下运行。数据采集脚本在Google Cloud Platform（GCP）的虚拟机上连续运行了12天，从HLTV.org网站上抓取了几乎所有职业CS:GO比赛的数据。采集过程中生成了三个CSV文件，分别是historic_games_list.csv、game_data.csv和exception_data.csv，最终通过合并和清洗这些文件，生成了包含126,872场比赛和155个特征的csgp_pro_games_data.csv文件。

使用方法

用户可以通过下载csgp_pro_games_data.csv文件直接访问数据集，并使用Python、Jupyter Notebook等工具进行数据分析和建模。数据集的结构清晰，适合用于机器学习模型的训练、比赛结果的预测以及电竞领域的深入研究。用户还可以参考SWEETVIZ_REPORT.html文件，快速了解数据特征，并根据需求进行进一步的数据探索和可视化分析。

背景与挑战

背景概述

CS:GO Pro Matches Comprehensive Dataset 是一个涵盖2012年至2023年期间几乎所有职业CS:GO比赛的大型公开数据集。该数据集由研究人员tedtay创建，旨在通过提供详细的比赛数据，进一步推动对FPS电子竞技的理解。数据集包含126,872场比赛，每场比赛记录了155个不同的数据点，涵盖了从比赛结果到具体游戏内事件的广泛信息。该数据集为数据分析师、机器学习工程师以及电子竞技爱好者提供了一个宝贵的资源，帮助他们进行模型构建、特定领域分析以及知识共享。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临了多方面的挑战。首先，数据采集依赖于从HLTV网站进行大规模的网络爬取，这一过程不仅耗时长达12天，还遇到了约452场比赛页面无法加载的技术问题。其次，数据的清洗与整合需要高度的精确性，以确保最终数据集的一致性和完整性。此外，由于CS:GO比赛的复杂性，如何有效地提取和记录155个数据点，同时保持数据的可解释性和实用性，也是一个重要的技术难题。这些挑战不仅考验了数据采集与处理的技术能力，也对后续的数据分析与应用提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

CS:GO Pro Matches Comprehensive Dataset 作为电子竞技领域的重要数据资源，广泛应用于职业比赛的分析与预测。该数据集涵盖了2012年至2023年间几乎所有CS:GO职业比赛的数据，为数据科学家、机器学习工程师以及电竞爱好者提供了丰富的素材。通过分析比赛中的战术选择、选手表现以及团队协作，研究者能够深入理解职业电竞的竞技模式与策略演变。

解决学术问题

该数据集为电竞研究提供了前所未有的数据支持，解决了传统研究中数据稀缺的问题。通过分析比赛中的155个数据点，研究者能够探讨职业选手的决策模式、团队协作的效率以及比赛结果的预测模型。这些研究不仅推动了电竞领域的学术进展，还为电竞产业的职业化与科学化管理提供了理论依据。

实际应用

在实际应用中，CS:GO Pro Matches Comprehensive Dataset 被广泛用于电竞俱乐部的战术分析与选手训练。教练团队可以通过数据挖掘技术，识别对手的战术弱点，优化己方的比赛策略。此外，电竞博彩平台也利用该数据集开发预测模型，为用户提供更精准的赛事预测服务，从而提升用户体验与平台竞争力。

数据集最近研究

最新研究方向

在电子竞技领域，特别是第一人称射击游戏（FPS）如《反恐精英：全球攻势》（CS:GO）中，数据驱动的分析正逐渐成为提升竞技水平和战术理解的关键。CS:GO Pro Matches Comprehensive Dataset作为目前最全面的职业比赛数据集，涵盖了从2012年至2023年的12万余场比赛，每场比赛记录155个不同的数据点。这一数据集为数据科学家、机器学习工程师以及电竞分析师提供了丰富的素材，用于探索职业选手的行为模式、团队战术的演变以及比赛结果的预测。近年来，基于该数据集的研究方向主要集中在利用机器学习算法进行比赛结果预测、选手表现评估以及战术策略优化。此外，随着电竞产业的蓬勃发展，该数据集的应用也扩展至电竞教育、职业选手训练以及赛事组织优化等多个领域，为电竞行业的科学化发展提供了有力支持。