Análise da final do CBLOL 2019 - 2ª Split
Introdução
Na semana passada ocorreu a final do CBLOL 2019 - 2ª split. INTZ e Flamengo nos entregaram uma série muito disputada e que desta vez o time carioca devolveu a derrota sofrida no primeiro split e conquistou o seu primeiro CBLOL. Como torcedor da INTZ, obviamente, fiquei triste com o resultado, mas o time desempenhou bem e espero que mantenham a line-up para o próximo split.
Antes da final, para conhecer um pouco melhor sobre os finalistas, INTZ e Flamengo, eu realizei uma análise exploratória dos dados que se você não viu, sugiro dar uma olhada antes de continuar. A ideia deste post é analisar somente os dados da final e realizar algumas comparações com a análise anterior. Além disso, eu apresento alguns gráficos extras que não foram feitos na última análise, como o dano dos jogadores ao longo dos jogos. Então, sem mais delongas, vamos começar!
Números gerais da final
Tempo de partida, vitórias e derrotas
Na análise dos dados pré-final em relação a tempo de partida, vitórias e derrotas, de maneira geral, tivemos três conclusões principais: o Flamengo vencia os jogos mais rápidos do que a INTZ, perdia mais devagar e a INTZ teve problemas para vencer jogos no lado vermelho ao longo do split. Será que isso se repetiu na final? Na tabela a seguir temos a resposta:
Time | V. Vermelho | V. Azul | Tempo médio vitória | Tempo médio derrota |
---|---|---|---|---|
INTZ | 2 | 0 | 31 min | 29 min |
FLA | 1 | 2 | 29 min | 31 min |
As primeiras duas conclusões se mantiveram. As partidas da INTZ duraram em torno de 2 min a mais do que as do FLA nas vitórias e a menos nas derrotas. Em relação aos lados, uma surpresa. A INTZ só venceu do lado vermelho, o seu lado que aparentava ser mais fraco ao longo do split. Obviamente isso depende muito do meta e precisariamos de mais dados para entender mais a fundo, mas o fato é que nesta final o lado vermelho teve 3 vitorias e o azul 2.
Picks e bans
Seguindo a mesma sequência da análise dos dados pré-final, vamos falar um pouco dos picks e bans. Para começar, apresento os gráficos com a frequência dos picks e bans de cada equipe:
Como podemos ver pelos gráficos, houve algumas surpresas, como Urgot, Heimer e Rumble. Porém, de maneira geral, os times não fugiram muito do que fizeram ao longo do split. Como previsto, o Flamengo focou os bans principalmente no Skarner e Gragas. Este último, ficou aberto no primeiro jogo, e como já apontávemos na última análise, foi o campeão mais utilizado pelo Shini. Já INTZ focou seus bans na Akali e Yuumi. A Sejuani, campeã predileta do Shrimp, foi banida apenas em 2 jogos.
Agora falando sobre as surpresas, podemos dizer que foi muito supreendente os picks de Urgot, Gangplank, Heimer e Rumble. Nenhum dos jogadores, no caso, Tay, MicaO e Goku, utilizaram estes campeões durante o split. O Urgot deu tão certo, que puxou 3 bans ao longo da série do lado do Flamengo. Por sua vez, Heimer e Rumble, não tiveram muito impacto nos jogos.
Por outro lado, podemos listar como surpreendente a Irelia nas mãos do Robô. Este era um pick frequente para o FLA mas no mid, não no top. Além disso, o pick foi o ponto de virada na série. O desempenho do jogador com a campeã foi excelente, o que impulsionou as duas vitórias necessárias para que o Flamengo conquistasse o campeonato.
Por fim, também podemos mencionar o Sylas do Envy e a Syndra do Goku. Ambos os jogadores pickaram os campeões apenas uma vez ao longo da temporada e os utilizaram na final. De maneira geral, ambos os picks funcionaram, uma vez que no primeiro jogo o Sylas ficou extremamente forte e no segundo a Syndra foi a responsável pela jogada que decidiu a partida.
Controle de objetivos
Para mostrar como a série foi disputada, a tabela a seguir descreve os principais objetivos ao longo das partidas:
INTZ | FLA | ||||
---|---|---|---|---|---|
Objetivo | Total | Média | Total | Média | |
Barão | 4 | 0.8 | 4 | 0.8 | |
Dragão | 10 | 2.0 | 9 | 1.8 | |
Arauto | 1 | 0.2 | 4 | 0.8 | |
Torre | 27 | 5.4 | 32 | 6.4 | |
Inibidor | 5 | 1.0 | 5 | 1.0 |
Diferentemente da fase regular, na qual o Flamengo levou vantagem neste quesito (veja os dados no post anterior, nesta série os números foram bem próximos, com apenas o Arauto destoando para o lado do Flamengo.
Além disso, outro dado interessante que vai ao encontro da última análise, nos 5 jogos da série, quem fez o barão, ganhou o jogo. Não tivemos nenhum comeback, o que seria algo legal para uma final.
Estatísticas relacionadas aos jogadores
Seguindo o mesmo roteiro, vamos analisar o impacto geral de cada jogador considerando os 5 jogos da série.
Dano causado por ouro obtido
Primeiro, vamos conferir o scatter plot dos jogadores em relação ao ouro obtido e o dano total causado na partida. Isso mostra o quanto o jogador consegue converter o ouro que é alocado nele em dano no jogo.
Através deste último gráfico, podemos ver o quão impactante o Robo foi na série. Ele está com média de quase 25k de dano a mais do segundo colocado, no caso, o Tay. Vale a pena mencionar que com menos ouro, Tay foi o segundo a dar mais dano, seguido por brTT e Envy. Por outro lado, MicaO obteve um resultado pior do que sua média durante a fase regular. Observando os números do jogador, o pior jogo em relação a dano foi o de Ezreal, justamente o 5ª jogo. Neste jogo, MicaO efetuou 91k de dano total e 8.1k de dano a campeões. Nos outros 4 jogos anteriores, sua média era de 154.6k e 14.4k, respectivamente. Por falar em dano a campeões, vamos dar uma olhada no scatter plot do ouro x dano a campeões:
Em relação a dano a campeões, Envy e brTT foram os que mais causaram dano, seguidos por MicaO, Robo e Tay. Para ajudar ainda mais nesta análise, a seguir é apresentado o ranking dos jogadores em relação a razão ouro/dano total e ouro/dano a campeões. A razão mostra o quão boa foi a conversão do ouro em dano. Neste caso, quanto maior o valor, melhor.
De maneira geral, em relação aos dados de ouro x dano, podemos destacar três pontos principais:
- Apesar do 5ª jogo fraco, MicaO manteve sua característica de converter bastante dano a campeões com um pouco menos recurso do que os demais carregadores. Por outro lado, o mesmo não se refletiu no dano total.
- A diferença de desempenho entre os mid laners ao longo da série. Tanto no gráfico de ouro x dano total quanto neste último, podemos observar que o Envy teve muito mais impacto na série do que o Goku. Porém, Goku recebeu muito menos recurso, o que é refletido nos rankings da Figura 5.
- O surpreendente desempenho negativo do Shrimp que causou quase a mesma quantidade de dano a campeões do que o Luci mas com muito mais recurso disponível. Comparando ele com Shini, podemos observar o quão distante ele ficou do caçador adversário. A título de comparação, nesta série, sua média de dano a campeões foi de 5.6k e ao longo do split a média foi 10.6k, quase que o dobro! Isso é refletido no ranking da razão ouro/dano a campeões, na qual Shrimp ficou em último.
Com intuito de ver a evolução dos danos totais e a campeões ao longo das 5 partidas, é apresentado o gráfico dos danos de todos os jogadores por partida:
De maneira geral, podemos observar que em relação ao dano total o Robo se manteve bem em todos jogos, mesmo os que o time perdeu. De maneira oposta, no gráfico de dano a campeões, Shrimp está sempre muito próximo da curva dos suportes, o que não é muito bom para uma role que pega recurso como a dele. Por fim, existe uma tendência de queda da INTZ ao longo dos jogos. Destaque para como o MicaO foi caindo no dano total e o Shini despencou no dano a campeões na última partida.
Divisão de recurso e dano
Em relação a divisão em % de recurso e dano, a final apresentou os seguintes números:
Jogador | % ouro | % dano total | % dano a campeões |
---|---|---|---|
ITZ Tay | 21.94 | 26.64 | 24.21 |
ITZ Shini | 18.89 | 22.71 | 17.11 |
ITZ Envy | 24.05 | 24.98 | 25.52 |
ITZ micaO | 21.69 | 21.11 | 24.65 |
ITZ RedBert | 13.41 | 4.51 | 8.47 |
FLA Robo | 24.82 | 29.64 | 27.11 |
FLA Shrimp | 18.31 | 20.13 | 11.59 |
FLA Goku | 19.18 | 20.02 | 22.22 |
FLA brTT | 23.76 | 25.76 | 28.17 |
FLA Luci | 13.90 | 4.45 | 10.88 |
Em comparação com os mesmos dados dos dados pré-final, podemos detacar em ambas as equipes:
- Tay manteve sua % de ouro mas aumentou em cerca de 4% seu dano total e 3% o dano a campeões
- Envy aumentou sua % de auro em cerca de 3%, o que refletiu na mesma quatia no dano a campeões
- MicaO obteve cerca de -3% de ouro o que refletiu em -4% de dano total e a campeões
- Robo obteve cerca de 2.5% de ouro a mais, causou +6% de dano total e +2% em campeões
- Goku perdeu cerca de 2% de ouro, causo -2.5% de dano total e -1.5% de dano a campeões
- Shrimp obteve cerca de 1% a menos de ouro, -1% de dano total e cerca de -6% de dano a campeões
Esses números mostram que Robô e o Tay foram os que mais cresceram de produção na final. Por fim, o ranking de KDA (ou AMA, como preferir) dos jogadores é apresentado na sequência:
Primeiramente, o gráfico é muito afetado pela performance do primeiro jogo da INTZ, que terminou 26 a 6 em abates para os intrépidos. De qualquer forma, é interessante ver que mesmo com todo impacto na série, Robo teve o menor KDA dentre todos os jogadores. Isso mostra que nem sempre o KDA é o mais importante.
Considerações finais
A final do CBLOL 2019 entregou uma série emocionante de 5 jogos. De acordo com os dados, tivemos uma série disputada, principalmente nos 3 primeiros jogos. Nos 2 últimos, o Flamengo conseguiu dominar um pouco mais a partida, como sugere os gráficos apresentados. Em relação aos jogadores,gostaria de destacar o papel dos top laners nesta final. Obviamente, Robo foi o grande destaque, de acordo com os dados apresentados. Porém, Tay também teve um desempenho destacável, tendo um pico de dano no jogo 2 da final. Além disso, mesmo perdendo, Envy teve um desempenho superior ao Goku. E mesmo ganhando, Shrimp ficou atrás do Shini, exceto no último jogo, na qual Shini não apresentou uma boa performance.
Por fim, devemos destacar que o melhor time venceu a série. Agora é torcer para que o Flamengo represente bem a região no mundial. Mas para isso, o mid e o jungler precisam melhorar seus números.
Obrigado a você que leu esta análise e espero realizar mais uma antes do prêmio CBLOL para identificar os melhores jogadores por role e rankear-los de acordo com os seus números. Até a próxima!
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