[게임] 월간 데이콘 3 행동 데이터 분석 대회

빅데이터와 AI를 이용하여 게임 행동 데이터 분석

  • 상금 : 총 100 만원
  • 2020.03.01 ~ 2020.04.15 17:59
  • 629팀
  • D-13
참여

데이터 설명

#2020.03.03: 컬럼명 winner의 설명이 승리 선수 -> player 1의 승리 확률 로 변경되었습니다.


데이터 다운로드 및 답안 제출은 대회 시작일인 2020.03.01 10:00부터 가능합니다.

*맥사용자는  ZIP File 압축 해제시 용이 합니다. https://www.keka.io/ko/ 


데이터 설명

※ 데이터 출처 : https://github.com/Blizzard/s2client-proto#downloads

※ 데이터의 저작권은 BLIZZARD ENTERTAINMENT에 있습니다.

※ 데이터의 사용 목적은 데이터 사이언스 분야의 발전에 기반합니다.

※ 해당 데이터 공개 및 본 대회로 발생되는 데이콘(주)의 수익은 없습니다.



대회에서 제공하는 데이터는 게임 플레이어의 행동 정보를 담고 있습니다. 이 데이터를 사용하여 게임에서 승리하는 선수를 예측합니다. 데이터는 5만여 개의 경기 리플레이 데이터로 이루어져 있으며, 각 리플레이 데이터는 총 경기 시간의 일부에 대한 인게임 정보를 포함합니다.


train.csv / test.csv

game_id : 경기 구분 기호

winner : player 1의 승리 확률

time : 경기 시간, 마침표(.)로 분과 초가 구분됩니다. ex) 2.24 = 2분 24초,  

player : 선수

##1) 0: player 0

##2) 1: player 1

species : 종족

##1) T: 테란

##2) P: 프로토스

##3) Z: 저그

event : 행동 종류

event_contents : 행동 상세

##1) Ability : 생산, 공격 등 선수의 주요 행동

##2) AddToControlGroup : 부대에 추가

##3) Camera : 시점 선택

##4) ControlGroup : 부대 행동

##5) GetControlGroup : 부대 불러오기

##6) Right Click : 마우스 우클릭

##7) Selection : 객체 선택

##8) SetControlGroup : 부대 지정

 

sample_submission.csv

game_id : 경기 구분 기호

winner : player 1의 승리 확률



데이터

데이터 컬럼
    컬럼설명