Analýza hry League of Legends

Thesis title: Analýza hry League of Legends
Author: Tůma, Štěpán
Thesis type: Bakalářská práce
Supervisor: Danko, Jakub
Opponents: Čabla, Adam
Thesis language: Česky
Abstract:
Bakalářská práce se zabývá analýzou nejlepších 50 hráčů League of Legends, jedné z nejpopulárnější počítačových her, na serveru EUNE. Cílem práce je analyzovat herní styl těchto hráčů a pomocí různých metod určit ty nejúspěšnější strategie hraní. Dalším cílem je přiblížit a vysvětlit čtenářovi hru, seznámit jej s jednotlivými rolemi hráčů a snažit se určit tu nejlepší pro postupování žebříčkem. V práci byly použity metody analýzy rozptylu, shluková analýza a analýza sociální sítě. Díky těmto metodám jsme dospěli k řadě zajímavých výsledků, které mohou být nápomocné jak těm nejlepším z hráčů, tak i nováčkům v této oblasti.
Keywords: League of Legends; e-sport; analýza rozptylu; shluková analýza ; herní styl; analýza sociální sítě; role
Thesis title: Analýza hry League of Legends
Author: Tůma, Štěpán
Thesis type: Bachelor thesis
Supervisor: Danko, Jakub
Opponents: Čabla, Adam
Thesis language: Česky
Abstract:
This bachelor's thesis deals with the analysis of the top 50 players of League of Legends, one of the most popular computer games, on the EUNE server. The aim of the thesis is to analyse the playing style of these players and to determine the most successful playing strategies using different methods. Another goal is to introduce and explain the game to the reader, to familiarize him/her with the different roles of the players and to try to identify the best one for advancing through the rankings. The methods used in this paper are analysis of variance, cluster analysis and social network analysis. Through these methods, we arrived at several interesting results that can be helpful to the best of players as well as to newcomers to the field.
Keywords: game strategy; analysis of variance; cluster analysis; social network analysis; League of Legends; e-sport; roles

Information about study

Study programme: Kvantitativní metody v ekonomice/Statistika a ekonometrie
Type of study programme: Bakalářský studijní program
Assigned degree: Bc.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Statistics and Probability

Information on submission and defense

Date of assignment: 23. 2. 2022
Date of submission: 7. 5. 2023
Date of defense: 14. 6. 2023
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/79869/podrobnosti

Files for download

    Last update: