머신러닝 기반 플레이어 행동 패턴 분석

80만명의 PUBG 플레이어 데이터를 분석하여 8가지 플레이어 유형을 발견했습니다.
99.2% 정확도의 딥러닝 모델로 플레이어 행동을 예측합니다.

800,000+ 분석된 플레이어
8 플레이어 유형
99.2% 모델 정확도

발견된 플레이어 유형

Survivor (보수적)

18.2%
14,527명
치료 아이템 비율 775x
어시스트 480x

Survivor (적극적)

31.2%
24,981명
치료 아이템 비율 1,861x
킬당 데미지 865x

Explorer

49.5%
40,403명
이동 거리 2,245x
최장 킬 거리 611x

Aggressive

0.1%
89명
킬 효율성 23,397x
킬당 데미지 1,436x

모델 성능

정확도 99.25%
F1 Score 98.67%
모델 타입 Neural Network
자세히 보기

핵심 성공 요인

1 킬 여부 (has_kills) 32.3%
2 이동거리 (log) 7.9%
3 총 이동거리 6.3%
전체 분석

플레이어 예측

플레이어의 게임 통계를 입력하면
AI가 플레이어 유형을 예측합니다.

예측 특성 30개
클러스터 8가지
예측 시작

주요 인사이트

게임 밸런스

플레이어 유형이 균등하게 분포되어 있어 게임 밸런스가 양호합니다. Explorer 유형이 가장 많은 비중(49.5%)을 차지합니다.

승리 요인

킬 달성 여부가 가장 중요한 승리 요인입니다. 이동 거리와 무기 습득도 중요한 변수로 확인되었습니다.

플레이어 특성

Aggressive 유형은 극소수(0.1%)이지만 매우 높은 킬 효율성을 보입니다. Survivor 유형은 절반 가량(49.4%)을 차지하는 주요 플레이어군입니다.