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PICK & WIN RATES

J'analyse les pick & win rates de cartes de jeux multijoueurs en utilisant Python et le logiciel Jupyter Notebook pour en savoir plus sur les préférences des joueurs.

EXEMPLE

En 2021, sur la base d'une initiative personnelle, j'ai analysé les données des combats de Clash royale datant du 1er janvier (2 800 000 combats) en utilisant le langage de programmation Python. Mon objectif était de déterminer quelles cartes étaient jouées le plus, et quelles cartes étaient les plus susceptibles de faire gagner le joueur lorsqu'elles étaient présentes dans son deck (c'est-à-dire les meilleures cartes).

 

Pour ce faire, j'ai programmé en Python sur Jupyter Notebook et utilisé les modules NumPy, Pandas et Matplotlib.

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