电子竞技数据分析平台的设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子竞技行业的蓬勃发展，电子竞技赛事数量激增，产生了海量的赛事数据。

如何有效地收集、分析和利用这些数据，成为了推动电子竞技行业发展的重要课题。

传统的电子竞技数据分析方法主要依赖于人工收集和整理数据，效率低下且容易出错。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，电子竞技数据分析逐渐成为学术界和工业界的研究热点，国内外学者在数据采集、分析模型和平台构建等方面取得了一定的研究成果。

1. 国内研究现状

国内对于电子竞技数据分析的研究起步相对较晚，主要集中在以下几个方面：
数据采集与预处理:部分学者致力于开发针对特定游戏的电子竞技数据采集工具，例如，利用游戏接口获取实时数据[1]，或通过网页爬虫获取公开赛事数据。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.电子竞技数据分析平台的需求分析:通过对电子竞技行业用户需求的调研，确定平台的目标用户群体、核心功能和性能指标。

2.电子竞技数据分析平台的架构设计:设计平台的总体架构，包括数据层、业务逻辑层和用户界面层，以及各层之间的交互关系。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:搜集和阅读国内外关于电子竞技数据分析、数据挖掘、平台设计与开发等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、技术发展趋势以及现存问题。

2.需求分析:通过问卷调查、访谈等方式，对电子竞技战队、选手、教练、赛事组织者、媒体以及普通观众等潜在用户群体进行需求调研，分析用户的实际需求和痛点。

3.平台设计:根据需求分析结果，设计电子竞技数据分析平台的总体架构、功能模块、数据库结构以及用户界面等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向多类型游戏的通用数据分析平台:不同于现有的针对特定游戏的平台，本研究将致力于构建一个能够适配多种电子竞技游戏的通用数据分析平台，通过模块化设计和可配置的参数设置，实现对不同游戏数据的兼容和分析。

2.结合深度学习的数据分析模型:本研究将在传统数据分析方法的基础上，引入深度学习模型，例如卷积神经网络、循环神经网络等，对电子竞技数据进行更深层次的挖掘和分析，以期发现新的数据规律，提高预测准确率。

3.多维度可视化分析:本研究将结合用户需求，设计多维度的数据可视化方案，例如，利用热力图、关系图等展示比赛中的关键区域和选手互动关系，帮助用户更加直观地理解比赛态势和策略。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李辉,王春宇,李响,等.面向赛事分析的英雄联盟数据服务平台设计与实现[j].计算机技术与发展,2023,33(03):212-217.

2.徐静,王志强.基于大数据的高校体育教学评价体系研究[j].计算机工程与应用,2022,58(23):265-271.

3.王日晶,王凯.面向电竞酒店用户画像分析与个性化推荐系统设计[j].电脑编程技巧与维护,2022(12):78-81 86.