WildCard 1.Gün Özeti (Genel Analiz)

WildCard'ın birinci gününün tamamlanması ile beraber takımlar arasındaki güç dengeleri hakkında fikir edinebildik. Karşılaşmalara baktığımızda temsilcimiz Dark Passage, diğer takımlara kıyasla pekte iyi bir çıkış yapamadı. WildCard mücadelesinde favori olarak gözüktüğümüz turnuvada 1 galibiyet/2 mağlubiyet ile kapattık.

Wild Card 1.Gün Sıralama

Turnuva içerisinde en çok fark yaratan takımın Detanation FocusMe olduğunu söyleyebiliriz. Çünkü yeni diyebileceğimiz bir sunucu olan Japonya'nın temsilcisi Detanation FocusMe, kendisini bir sene içerisinde oldukça fazla geliştirmiş. Her ne kadar takım içerisinde karar verme mekanizmasında ve erken oyun safhasında (minyon olarak) geriye düşseler de, genel olarak seçim yasaklama ekranında ve doğru takım savaşlarıyla listenin ilk sırasına ulaştı. Öte yandan Chiefs takımı ise kendi liginde sürekli başarılı olan bir takımdı. WildCard öncesinde yaklaşık 1,5 hafta boyunca Almanya'da LCS takımlarına karşı antreman yapma fırsatı bulan Chiefs, turnuva içerisinde karar verme ve takım savaşı başlatma konusunda oldukça iyi diyebiliriz.

WildCard 1.Gün Karşılaşmalar ve Kompozisyonlar

WildCard ile ilgili genel istatistikler ise şu şekilde:

• En Çok Seçilen Şampiyon: Gragas (6 maçta - 6 seçilme)
• En Aktif Şampiyon: Kalista (6 maçta - 3 yasaklanma, 3 seçilme)
• Seride Çıkış Yakalayan Şampiyon: Ryze (Skor 11-1-5)

WildCard 1.Gün Oyuncu İstatistikleri

WildCard 1.Gün - Oyuncu Sıralaması (KDA)

Yukarıdaki tabloda seri içerisinde listeye giren oyuncuların oyun içerisindeki istatistiklerini görmektesiniz. Hazırlanan bu liste oyuncuların KDA oranlarına göre sıralanmıştır. Detanation FocusMe takımının kazandığı maçlardaki skor sayısının fazla olması, listede ilk iki sırayı almasına sebep olmuştur. Öte yandan Dark Passage takımının yıldızı Naru ise listeye giremedi.

Uluslararası Liglerin Yapısı [NA,EU,LCK]

League Of Legends'ta Dünya Şampiyonası tüm hızıyla devam ediyor. Ancak Dünya Şampiyonu'na geçmeden önce iddialı diyebileceğimiz sunucuların, istatistiklerine bakmamız oldukça faydalı olacaktır. Çünkü güçlü olan sunucuların istatistiklerine bakarak, güçlü takımların hangi noktalarda iyi olduğunu görebilir, buna uygun olarak takımları yapılandırabiliriz.

AVRUPA (EU LCS)

Avrupa - Altın Farkı/Kazanma Oranı

KORE (LCK)

Kore-Altın Farkı/Kazanma Oranı

AMERİKA (NA LCS)

Amerika-Altın Farkı/Kazanma Oranı

Yukarıdaki grafiklerde Avrupa, Kore ve Amerika sunucularının altın farkları baz alınarak kazanma oranlarını görmektesiniz. Sol grafikte, maç sonundaki altın farkı/kazanma oranını görmekteyiz. İkinci grafikte ise 10.dk (erken oyun) için altın farkı/kazanma oranı bulunuyor. Son olarak en sağdaki grafikte ise 20.dk (orta oyun) için altın farkı/kazanma oranı bulunuyor. 

Erken Oyun Analizi (10.dk Altın Farkı/Kazanma Oranı)

Erken oyun analizine baktığımızda, Kore'de erken oyunda üstünlüğünü kazanan takımlar genellikle maçı alıp götürüyor. Bu da Kore takımlarının oyunun erken safhasında tecrübeli olduklarını ve nasıl hareket etmeleri gerektiğini çok iyi bildiklerini gösteriyor. Öte yandan Amerika ve Avrupa'ya baktığımızda erken oyun safhası grafiğinde inişli çıkışlı bölümler görmekteyiz. Bu da erken safhada kazanılan altın üstünlüğünün doğru değerlendirmede sıkıntı yaşadıklarını gösteriyor.

Erken oyun üstünlüğüne baktığımızda Kore Liginde çok daha iyi rotasyonlar yapılırken (karar verme mekanizmaları da oldukça iyi) Avrupa'da ve Amerika'da oyunun erken safhalarında rotasyonlarda sıkıntıların olduğunu da söyleyebiliriz. Genelleyecek olursak, Dünya Şampiyonasında erken oyunda üstünlüğü ele geçiren Kore'li takımların ''Kartopu Efektine'' yakalanmaları oldukça muhtemel gözüküyor.

Orta Oyun Analizi (20.dk Altın Farkı/Kazanma Oranı)

Orta oyun analizi, belki de en iyi sonucu bizlere sunacak analizlerden bir tanesidir. Çünkü orta oyun analizi genel olarak erken oyunun ve biten oyunların ortalaması görevini üstlenmektedir. Bu noktada, orta oyun analizini yorumlamamız biraz daha sağlıklı sonuçlar verebilmektedir.

Orta oyun analizine baktığımızda Kore'de yine erken oyundaki gibi mutlak bir üstünlük olduğunu görmekteyiz. Erken oyunda dediğimiz ''rotasyonda ve tecrübede iyi olan'' Kore takımları, orta oyunda da aynı etkiyi sürdürmektedir. Bu da Kartopu Efekti'ni ne kadar iyi kullandıklarını bizlere gösteriyor. 

Amerika'da ise orta oyunda biraz daha dengeli bir yapıya sahiptir. Erken oyuna kıyasla orta oyunda, Amerika'da verilen kararların ve rotasyonların daha iyi sonuçlar verdiğini görüyoruz. Avrupa için ise erken oyunda olan inişli çıkışlı süreç, orta oyunda da devam etmektedir. Bu da takım savaşlarında ya da rotasyonlarda verilen kararların düzensiz olduğunu bize gösteriyor.

Genel Analiz (Özet)

Kore'ye baktığımız zaman 2000 altın farkı oldukça önemli bir yere sahiptir. Çünkü oyunun erken safhasında 2000 altınlık bir fark olduğunda, Kore takımları maçları direkt Kartopu Efektine döndürmektedir. Avrupa'da ve Amerika'da ise bu altın farkı ortalama 4000-5000 civarındadır. Bu yüzden Avrupa ve Amerika takımlarının Dünya Şampiyonasında özellikle oyunun erken safhasında çok daha kontrollü oynaması gerekmektedir. Kore takımları genel olarak oyunları uzattığından ötürü, genel grafikleri sürekli inişli çıkışlı bir yapıdadır. Avrupa ve Amerika'da ise maçların uzunluğu daha az olduğundan, önde olan tarafının (kontrollü oynayan) kazanma olanağı daha fazla olduğu gözümüze çarpmaktadır.

Not: Çin'de (LPL) veriler net olarak paylaşılmadığından ötürü grafikler hazırlanamamıştır.

İstatistikler İçin: League Of Graphs

FNC vs OG Totem Analizi (Sayısal Analiz)

League Of Legends içerisinde gün geçtikçe Harita Kontrolü daha önemli bir hale geliyor. Harita kontrolü sayesinde objektiflere (Kuleler, İnhibitörler), globallere (Ejderha, Baron) ve rakibin ormanı ile beraber güçlendirmelerine sahip oluyoruz. Ancak harita içerisinde kontrolü sağlayabilmemiz için harita üzerinde görüşü kontrol etmemiz gerekiyor. İşte bu noktada atılan totemlerle birlikte alan hakimiyetinin önemi karşımıza çıkıyor.

Genellikle totem analizleri iki farklı yapıda incelenmektedir. İlki, oyun içerisinde atılan ya da yok edilen totemlerin bulunduğu konumlar incelenir. Bu noktada, oyun tekrarları bizler için çok önemlidir. Genellikle atılan ya da totemler oyun içerisinde incelenirken, ''totemin sağladığı görüş, işlevselliği, bulunduğu alan ve kontrol edilebilirliği'' ön planda olmaktadır. İkincil analiz tipi ise totemlerin sayısal analizidir. Bu noktada genellikle oyun sonunda atılan ve yok edilen totemler tek tek sayılır. Sayım işlemi yapıldığında, hangi takımın ya da oyuncunun rakibine göre kaç totem attığı tespit edilir. Sonrasında ise atılan totemlerin oyun içerisindeki verimini (efektifliğini) hesaplarız. Bu yapacağımız örnekte ise FNC vs OG karşılaşmalarındaki totemlerin sayısal olarak analizlerini yapacağız.

Maç Bilgileri: LoLesports

Maç Bilgileri: Reddit

FNC vs OG Totem Analizi

Yukarıdaki grafikte örnek bir totem analizini görmektesiniz. Sayısal totem analizlerinde amacımız, hangi takımın az ya da çok totem attığı değildir. Atılan totemlerin verimliliğidir. Yani bizim bu analizimizde amacımız, takımların az ya da çok totem atmasından çok, atılan totemler yeteri kadar işlevsel mi? (sayısal olarak) sorusuna cevap vermeye çalışıyoruz. İlk olarak sayısal totem analizimizde rollere bağlı olarak Atılan ve Yok Edilen totemleri yazıyoruz. Sağ taraftaki bölümde ise hangi rolün daha üstün olduğunu görebilirsiniz. Örnek analizimizde OG takımı üstünse Yeşil, FNC takımı üstünse Kırmızı olarak gösterilmektedir.

Atılan totemleri sayısal olarak kıyasladığımızda bu totemlerin yüzdelik oranlarını (%FNC - %OG) çıkartıyoruz. Bizim için en önemli noktalardan bir tanesi ise tamda burasıdır. Bu yüzdelik dilimler, oyuncuların attığı totemlerin sayısal olarak bize verimliliğini göstermektedir. Eğer ki bir oyuncu %100'den fazla atıyorsa, verimi karşılaşmaya göre yüksektir. Tersi bir durumda ise (%100'den az) veriminin ortalama bu karşılaşmaya göre az olduğunu söyleyebiliriz. Elbette bir oyuncunun atılan ya da yok edilen totemlerdeki veriminin yüksek ya da düşük olmasının sebepleri oyun içerisindeki durumlara göre değişebilir.

Yukarıdaki tablomuzda, ikinci ve dördüncü maçlarda %FNC ve %OG bölümlerindeki koyu mavili kısım, o bölümdeki oyuncunun ortalamanın çok üzerinde totem attığını ve bu totemlerden atılan yüzdesel değer kadar takımına kattı verimi göstermektedir. İkinci maçta FNC bulunan orta koridor oyuncusu, takımına görüşte (atılan totemlerde) %225 görüş üstünlüğü sağlamaktadır. Bu da atılan totemlerin alan kontrolü açısından büyük bir önem taşımaktadır. Aynı örneğimizdeki dördüncü maçta ise OG takımının orta koridor oyuncusu %437 görüş sağlama üstünlüğü oluşturmuştur. Bu kadar yüksek çıkmasının bir diğer sebebi ise ziynetlerin geliştirilmelerinden kaynaklanmaktadır. Rakip takımın orta koridor oyuncusu Arayıcı Mercek tercih ederken, OG takımının orta koridor oyuncusu ise Ziynet'ini geliştirmeyi tercih etmiştir. Her ne kadar iki farklı geliştirme olsa da, OG takımının görüşte üstün olduğunu söyleyebiliriz.

Öte yandan görüş demek sadece atılan totemler demek değildir. Yok edilen totemler ve Pembe Totemler'de bizler için büyük bir öneme sahiptir. Yok edilen totemler sayesinde, rakibin alan kontrolünü bozmaya çalışırsınız. Pembe totemlerde ise takımlar mümkün olduğunca uzun süreli bir alan kontrolü sağlamaya çalışır. Ancak Pembe totemleri, rakibin totemlerini temizlemek içinde kullanabildiğimizi unutmamak gerekiyor. Bu gibi noktalarda sağlıklı yorumlar yapabilmek için ilk analiz tipini yapmakta fayda var.

FNC vs OG Atılan Totemler [Grafik]

Yukarıdaki grafikte ise atılan totemlerin grafiksel halini görmektesiniz. Genel olarak OG takımı daha fazla totem atsa da, görüşü oyun içerisinde efektif kullanma konusunda FNC'in daha iyi olduğunu söyleyebiliriz. Öte yandan OG sayısal analizlerde görüş konusunda üstün çıkmasına rağmen, rotasyonlarda ve belirleyici diyebileceğimiz takım savaşlarında FNC karşısında üstünlük sağlayamaması, seriyi kaybetmelerine sebep olmuştur.

Uluslararası ELO Listesi (Takımların Dünya Sıralaması) [24/082015]

Esportspedia'nın oluşturmuş olduğu ''Uluslararası ELO Listesinde'' bildiğiniz gibi mevsim finalleri yapıldığından ötürü, sıralama üzerinde büyük değişiklikler var. Hatta öyle ki zirvede bulunan EDG'nin finallerdeki düşük performansı yüzünden liderliği SKT T1'e devrettiğini görüyoruz. Öte yandan Türkiye'ye baktığımızda ise lider Beşiktaş iken, TBF'yi kazananın Dark Passage olması sonucunda, Türkiye Sıralamasında liderliği Dark Passage almış durumda.

Aylık Sıralama (Ağustos)

Yukarıdaki çizelgede sunuculardaki farklılıklara göre renkler seçilmiştir.

Sarı: Kore Sunucusu Takımı

Yeşil: Avrupa Sunucusu Takımı

Kırmızı: Çin Sunucusu Takımı

Mor: Türkiye Sunucusu Takımı

Açık Mavi: Brezilya Sunucusu Takımı

(*) Uluslararası takımlar arasındaki güç dengeleri (sıralama) genel olarak ''elo'' sistemine göre yapılmaktadır. Uluslararası Elo Sistemi hakkında bilgi almak için ise tıklayınız.

SoloQ'da Skarner'ın %65 Kazanma Oranının Olması

5.16 yaması ile beraber Ezergeçerler adı altında Skerner'a yapılan değişiklik ile beraber, oyuna farklı bir bakış açısının geldiğini söyleyebiliriz. Skarner'ın yeni pasifi, özellikle harita içerisinde kontrolü bir adım daha öne çıkarırken, Parçacık (E) ve Mıhla (R) yeteneklerine gelen olumlu dengelemeler sayesinde Skarner'ın orman içerisinde son derece etkili olduğunu söyleyebiliriz.

Özellikle 5.16 yamasına kadar meta içerisinde en dar şampiyon havuzuna sahip olan rol, orman rolüydü. Orman rolüne baktığımızda ''Gragas,Reksai,Elise,Evelynn,Nidalee'' tercihlerini görüyorduk. Son zamanlarda ise Reksai'nin büyük bir düşüş yaşadığını söyleyebiliriz. Ancak Skarner'a gelen dengelemeler sayesinde, orman metasına rahatlıkla girebileceğini ve kendisini oyunda gösterebileceğini düşünüyorum.

5.16 Yamasında Skarner'ın Kazanma Oranı

Yukarıdaki grafikte 5.16 yaması ve öncesinde bulunan yamalarda Skarner'ın kazanma oranını görmekteyiz. 5.16 yamasındaki değişikliklerle beraber eski kazanma oranı %49 iken, birden %65,4 gibi bir orana çıkmış.

Skarner'ın Dakikaya Göre Kazanma Oranı

Yukarıdaki tabloda ise Skarner'ın oyun içerisinde en çok 0-25 dakikalar arasında etkili olduğunu ve kazandığını görüyoruz. İlginçtir ki 0-25 dakikaları arasında Skarner'ın %73 gibi muazzam bir kazanma oranı bulunuyor. Öte yandan ilerleyen dakikalarda ise Skarner'ın efektifliğinin düştüğünden bahsedebiliriz.

Skarner Eşya Tercihleri

Son olarak yukarıdaki görselden Skarner'a tercih edilen eşya tercihlerine ulaşabilirsiniz. Özellikle belirtmek isterim ki 5.16 yaması ile gelen Haşmetli Hydra eşyası Skarner için etkili bir tercih olduğunu düşünüyorum.

İstatistikler İçin: Champion.gg

5.16 Yaması İçin: League Of Legends

Viktor'a Yüzeysel Bakış ve Lig İçi İstatistikler

Son zamanlarda orta koridorda en çok seçilen şampiyon unvanına Viktor sahip oldu diyebiliriz. Orta koridorda şampiyon seçimlerine baktığımızda, genel olarak sunucularda Viktor'un büyük bir seçilme oranının olduğunu görüyoruz. İlginçtir ki, ''Kore-Çin-Tayland-Amerika'' sunucularında Viktor en çok seçilen orta koridor şampiyonu iken, ''Türkiye-Rusya'' gibi sunucularda ise Viktor oldukça az seçilme oranına sahip olduğunu görüyoruz.

Viktor: Lig İçi İstatsitikler

Yukarıdaki tabloda Viktor'un kazanma ve kaybetme sayıları yer almaktadır. Sağ taraftaki yüzdesel bölümde ise Kazanma Oranları bulunuyor. Oranlara baktığımızda sayısal değerler olarak, Türkiye'nin ne kadar geride kaldığını görebiliyoruz. Elbette objektif olmamız gerekirse; bizim dışımızdaki liglerde 10 takımın bulunması ve Çin-Kore gibi sunucularda Bo3 üzerinden maçların yapılmasının da etkisi bulunuyor. Ancak bu farklılıkları ortadan kaldırıp oranlasak bile, Türkiye'de yine de Viktor tercihi oldukça az yapılıyor.

Burada özellikle belirtmek istediğim nokta aslında NA sunucusunda Viktor'un kazanma ve kaybetme oranlarıdır. Çünkü Viktor'un sadece %19'luk bir kazanma oranı bulunuyor. Bu yüzde, normal bir şampiyonun kazanma yüzdesine göre çok düşük bir değere sahiptir. NA'da Viktor'un bu kadar az bir kazanma yüzdesinin bulunmasının sebebinin, şampiyona tam hakim olunamaması ya da takımların Viktor'a tam alışamamasının olduğunu düşünüyorum.

Yandaki tabloda ise sunucuların Viktor'daki kazanma oranlarının, endekslenmiş halini görmektesiniz. Kore, Çin ve Tayland'da çok fazla seçilmesine rağmen ortalama olarak %19'luk bir kazanma oranı bulunuyor. Endeksleme içerisinde %19 değeri oldukça iyi bir değerdir. Türkiye'de ise  %18 kazanma oranının bulunmasının sebebi, az tercih edilmesinden kaynaklanmaktadır. Viktor'un Uzakdoğu'da bu kadar çok seçilmesinin en temel sebebi, hem dürtebilmesi hem de rakibi tekleyebilmesinden kaynaklanmaktadır. Aynı zamanda oyunun erken bölümünde eşya tamamlamamasına rağmen yüksek hasar çıkarması da, erken oyun dominasyonu için kilit şampiyon yapmaktadır.

TL vs TiP Harcanmış Altın Analizi

League Of Legends'ta altının ne kadar büyük bir öneme sahip olduğunu biliyoruz. Oyunun gelir kısmına baktığımızda aslında mantığın oldukça basit olduğunu söyleyebiliriz. Altın kazan, eşyalar al, güçlen ve gücünü kullan. Ancak bu noktada, altınlar içerisinde 3 farklı altın tipi bulunmaktadır. Bu altın tipleri; Kazanılan Altın, Harcanan Altın ve Potansiyel Altın'dır. Benim yapacağım altın analizi ise Harcanmış Altın üzerine olacaktır. Analiz edeceğimiz maç ise TL vs TiP maçlarıdır.

Maç Bilgileri: LoLesports

Maç Bilgileri: Reddit

Harcanmış Altının Önemi

Harcanmış Altın oranlarına genellikle oyun sonunda, maçın kırılma noktalarını tespit etmek için kullanırız. Çünkü kazanılan altın önemli olsa da, kazandığınız altını harcamadığınızda o altının hiçbir değeri yoktur. Sadece normal bir sayıdan ibarettir. O yüzden bizim için harcanmış altın oyunun, ''erken, orta ve geç'' dönemlerinde büyük bir öneme sahiptir. Genellikle Harcanmış altın analizi yapılırken; 10.Dakika, 20.Dakika, 30.Dakika ve oyun sonu (maç geneli) şeklinde yapılır. Bu noktada harcanmış altının esas önemi, şampiyonlar ya da takımlar arasındaki eşya farkını ölçmektir. Bu da oyun içerisinde büyük bir öneme sahiptir. Oyunun her anında, eşya farkı (özellikle taşıyıcılarda) ciddi bir fark yaratmaktadır. Harcanmış Altın analizinin bazen, önemini yitirdiği durumlarda vardır. Örneğin, oyunun sonunda takım oyuncuları bütün eşyalarını tamamladıysa artık harcanmış altının önemimi kalmaktadır.

Örnek Harcanmış Altın Analizi - TL vs TiP

Yukarıdaki tabloda, örnek bir harcanmış altın analizi görmektesiniz. Harcanmış Altın analizlerinde bizim için 2 kriter çok önemlidir. Bunlar ''Kazanılan ve Harcanan Altınlar''dır. Yukarıdaki tabloda ise kazanılan altın, harcanan altın ve bu iki altın değeri arasındaki farkı (harcanmayan altın) görmektesiniz. Bu analiz sayesinde, takımların uygun zamanlarda üssüne dönüp eşyalarını tamamlayıp/tamamlayamadıklarına rahatlıkla erişebiliyoruz. Olası bir takım savaşında, kuşatma ya da herhangi bir global görev de, takımın neden geriye düşebileceğini bu analiz sayesinde ön fikir olarak edinebiliyoruz.

Örnek maçımızda TL vs TiP karşılaşmasındaki, ikinci maçta aslında bu analizimizi doğrulayacak bir veri görüyoruz. Gördüğünüz gibi TL takımının tam olarak 4.000 harcanmamış altını buluyor. Bu 4.000 altın içerisinden ise orta koridor oyuncusunun 2.000 altını değerlendirmediğini görüyoruz. 2.000 altın, ortalama olarak 1 eşyanın 3/2'sini alabilecek ya da yarı eşyayı rahatlıkla tamamlayabilecek bir miktardır. Belki de bu altını değerlendirseydi, TL düzgün bir takım savaşıyla bunu lehine çevirebilecekti. Nitekim ikinci maçı izlediğimizde, elimizdeki verilerin de uyuştuğunu görüyoruz.

Harcanan Altını Verimli Kullanma

Yukarıdaki tabloda ise 4 maçlık seride, iki takımın baş başına harcanan altınları efektif kullanıp kullanmadığını tespit edebiliriz. Elbette bu tespiti yaparken bireysel oyunculardan çok takımı baz alarak yapmakta büyük fayda var. Seri içerisinde eğer ki çok fazla altın farkı varsa Kırmızı renklendirme ayracını kullanıyoruz. Eğer ki fark azsa, Koyu Kırmızı rengini kullanıyoruz. Harcanan altının verimliliğinde çok önde olan takımlarda Yeşil renk ayracını kullanırken, az bir farkla önde olan takımlarda Açık Yeşil rengini tercih ediyoruz.

Gördüğünüz gibi Harcanmış Altın Analizini kullanarak, takımların eşyalarını tamamlayıp/tamamlamadığını baz alarak takım savaşlarında, rotasyonlarda ya da global görevlerde neden ve nasıl geriye döndüğünü tespit edip buna uygun olarak çalışmalar yapabiliyoruz.

UOL vs H2K Minyon Biçme Analizi

League Of Legends içerisinde oyuna doğrudan ya da dolaylı etki eden birçok yapı vardır. Oyun içerisinde bulunan ve kaynağına erişebileceğimiz her sayısal veriyi analiz edebiliriz. Elbette yapılan analizlerde, oyunun ve oyuncunun durumuna göre etki etme olasılığı değişiklik gösterebilir. Bu yazımda oldukça sık kullanabileceğimiz ''Minyon Biçme Analizi (CS)'' üzerine değineceğim.

İlk olarak analize başlamadan önce baz aldığım maç ile ilgili kaynakları sizlerle paylaşmak istiyorum.

Maç Bilgileri: LoLesports
Maç Bilgileri: Reddit

Yukarıdaki bağlantılara tıklayarak, maç hakkındaki detaylara ulaşabilirsiniz.

Oyun içerisinde minyon biçmek, şampiyonlar ve doğal olarak takımlar için oldukça önemlidir. Çünkü bir şampiyonun (destek rolü hariç) esas gelir kaynağı minyon biçmeye dayanmaktadır. Elbette skor,asist,baron gibi faktörler de gelir sağlamaktadır ancak stabil gelir olarak baktığımızda minyonlardan gelen altının konumu daha farklıdır.

Örnek Minyon Biçme Analizi 

Yukarıdaki grafik örnek bir minyon biçme analizidir. Genellikle ben analizlerimi yaparken, sol bölüme verileri giriyorum. Sağ bölümden ise girmiş olduğum verilere bağlı olarak sonuçlara ulaşıyorum. Gördüğünüz gibi sol bölümde H2K ve UOL takımlarının maç başına kestikleri minyon sayıları bulunmaktadır. Hemen yanındaki Oran sekmesi ise oyuncunun, oyun içerisinde performansındaki yüzdesel olarak artışı ve azalışı bize gösteriyor. Bu noktada bizim baz aldığımız yüzdesel sayı %100'dür. Bir oyuncu %100'ün üzerine çıktıysa, performansı ortalamaya göre daha yüksektir. Eğer ki bir oyuncu %100'ün altındaysa rakibine kıyasla performansı yüzdesel olarak daha düşüktür.

Kıyaslama yaparken minyon sayılarına DEĞİL, yüzdesel oranlarına BAKIN!

Bunun sebebi ise minyon sayıları bazen bizler için aldatıcı olmasından kaynaklıyor. Eğer iki oyuncu arasında minyon farkı azsa, aradaki farkı minyon sayılarına bakıp anlamamız yanıltıcı olabilir. Bu yüzden mümkün olduğunca yüzdesel oranlara bakmak bizim için daha belirleyici olacaktır.

Sağ taraftaki sonuç bölümünde ise maç içerisinde her role ayrı olarak hesapladığımız minyon sayıları bulunmaktadır. Ortalama minyon sayıları, bir oyun içerisinde role göre kesilmesi gereken (dakika baz alınıyor) minyon sayısıdır. Eğer ki bu ortalamanın altındaysa, oyun içerisinde rolüne göre daha az minyon kesmiş demektir. Bu noktada, ikili kıyaslama yaparken ortalamaya bağlı olarak fazla minyon kesen oyuncuyu rahat görebilmek için, renklendirme ayracı kullanıyoruz. (Yeşil Renk) Aynı işlemde minyonda geriye düşen taraf için ise farklı bir renklendirme ayracı kullanıyoruz. (Kırmızı Renk) Eğer ki, iki oyuncu arasındaki minyon farkı oldukça azsa ya da destek rolü gibi minyon çok önemli bir kriter değilse, Sarı renkli renklendirme ayracını kullanıyoruz.

Örnek Minyon Biçme Analizi - Grafiksel Döküm

Analiz yaptıktan sonra sürekli sayılara bakarak canlandırmak bazen zor olabiliyor. Bu yüzden daha rahat ayrım yapabilmek için ''Radar Grafiği'' dediğimiz bir grafik çeşidi ile oyuncular ve takımlar arasındaki minyon ayrımlarını rahatlıkla görebiliyoruz. Normalde bu grafiğin üzerinde, birçok sayısal değer oluyor (minyon kesme sayıları, ortalama minyon sayılar vb.) ancak fazla teknik detaylara girmemek için sayıları kaldırmayı uygun gördüm.

Gördüğünüz gibi analiz süreçleri biraz uzun ve karmaşık diyebileceğimiz yapılardan oluşmaktadır. Bu yaptığımız analiz sadece tek bir bağıl kriterimizin bulunduğu (Minyon Kesme) bir analizdir. İşin içerisinde çok daha fazla bağıl değişken ve buna bağlı olarak farklı analizler var. Yazımı okuduğunuz için teşekkür ederim.

5.16 Öncesi Etkili Şampiyonlar (Meta Analizi)

5.16 yamasına geçiş yapmamıza rağmen, hala birçok karşılaşma turnuva sunucusunda 5.15 yamasında gerçekleşmektedir. Profesyonel takımların yaptıkları seçimleri ve yasaklamaları daha iyi anlayabilmemiz için bir meta ayrıcı oluşturmak istedim. Bu sayede güçlü ve etkili diyebileceğimiz şampiyonları rahatlıkla gözlemleyip, doğru kompozisyonlar ve yorumlar yapabiliriz.

Genel olarak 5.16 yamasının öncesinde efektif olabilecek şampiyonlar yukarıdaki gibidir. Genel olarak üst koridordaki şampiyonlar iki ayrı bölümde incelenmektedir. İlki Gnar, Maokai,Rumble gibi kitle kontrolü bulunan ve koridor safhasını rahat atlatabilen şampiyonlardır. Diğer taraftan ise Shen, Fizz gibi takım savaşlarından çok daha stratejik diyebileceğimiz ayrık ittirme odaklı şampiyonlarda gözümüze çarpmaktadır. Aynı zamanda Fizz'in üst koridorda birçok şampiyona karşı yetenek kiti sayesinde avantajlı olduğunu da belirtmeliyim.

Ormanda genel olarak Gragas rüzgarı hala esiyor. Özellikle baskın yapma kolaylığının bulunması ve ultisinin kitle kontrol (dağıtma) özelliği bulundurması, Gragas'ı oldukça özel yapıyor. Öte yandan orman kamplarını hızla temizleyen ve etkili baskınlar yapabilen Elise tercihini unutmamak gerekiyor. Son olarak dengelemelerle birlikte gücü düşen Reksai ise listede üçüncü sıraya kadar geriliyor. Stratejik bir tercih olan Evelynn ise rakip takımda agresif koridor safhası olan kompozisyonlara karşı oldukça iyi gidebiliyor. Mekanikte sınır tanımayan Lee Sin ise Kore'de ve Çin'de sıklıkla tercih edilmektedir.

Orta koridorda ise genel olarak Dürtme Odaklı şampiyonların bulunduğunu söyleyebiliriz. Son zamanlarda hiper taşıyıcılar popüler olduğu için Lulu'da bu noktada işlevsel özellikleriyle meta içerisinde yerini almaktadır. Özellikle son 3-4 yamadır ana hasarı çıkartan rolün orta koridor olduğunu rahatlıkla söyleyebiliriz. Bu yüzden orta koridorda genellikle oyun başında pasif olunup, çekirdek eşyaları aldıktan sonra (core-item) kulelere ve ejderhalara yönelme olduğunu görüyoruz.

Saldırı Gücü Taşıyıcılarında ise son zamanlarda Hasar Paylaşımı en yüksek şampiyon olan Kogmaw'ın ilk sırada olduğunu görüyoruz. Özellikle Dürtme Kompozsiyonlarında en büyük eksikliklerden bir tanesi mobillik ve kitle kontrol olduğu için Vayne tercihi oldukça etkili olabiliyor. Dürtme Kompozisyonunu destekleyebilecek Corki tercihi varken, takım savaşlarındaki işlevselliğiyle ön plana çıkan Sivir'i unutmamak gerekiyor.

Destek rolünde ise kitle kontrolü ve tanklığı yüksek olan Alistar, Braum gibi tercihler yapılıyor. Bunun sebebi ise Dürtme Kompozisyonlarında bulunan mobillik ve kitle kontrolünün az olmasından kaynaklanıyor. Öte yandan hiper taşıyıcıları koruyabilecek Janna tercihi etkili olabilirken, mobil olmayan takımlarda Thresh'in feneri oldukça etkili olabiliyor. Savaş başlatma eksikliği olan takımlarda ise Annie sıklıkla tercih edilmektedir.

Sunucuların Dünya'daki Dereceleri Kaçtır? Türkiye Sunucusu Kaçıncı Sıradadır?

Birçok sunucuda Yaz Mevsimi Liglerinin bitmesi ile beraber, artık Uluslararası arenanın heyecanı başladı. Ancak bu heyecana geçmeden önce, GP10'dan Lukas ile yapmış olduğumuz bir analizi sizlerle paylaşmak istedim. Bu analizimizde, League Of Legends sunucularının karşılaştırmasını yaptık. Hangi sunucunun kaç puanda olduğunu ve kaçıncı sırada olduğunu hesapladık.

Bu araştırmamızı yaparken sunucuların ''Uluslararası Maçlar'' üzerinden değerlendirildiğini unutmamamız gerekiyor. Ek olarak, sunucuları temsil eden takımların ''MSI,Wildcard,IEM'' turnuvalarındaki aldıkları derecelerden yola çıkarak tablomuzu oluşturduk.

Sunucuların Sıralaması

Gördüğünüz gibi birçok kişininde hem fikir olduğu ''OGN-Kore'' açık ara diyebileceğimiz ilk sırada bulunmaktadır. Ancak belirtmek isterim ki, bu sene (2015) içerisinde Kore'den Çin'e oyuncuların gitmesi ile beraber, bu farkın yavaş yavaş kapanmaya başladığını görüyoruz. Yani ilk iki sunucu arasındaki güç dengeleri yavaş yavaş değişmeye başlıyor. Öte yandan birçok kişi Amerika>Avrupa gibi yanlış bir yanılgı içerisindeydi. Ancak özellikle bu sene ile beraber Avrupa'nın yakaladığı çıkış (Fnatic sağ olsun) Amerika ile olan farkın kapanmasına hatta öne geçmesine sebep oldu.

Son sıralara geldiğimizde ise Türkiye'nin Uluslararası Arenalar'da herhangi bir resmi başarısının olmadığını görüyoruz. Bunun en büyük sebebi ise sunucumuzun yeni olmasından kaynaklıdır. Sunucumuzun yeni olması ise, takımların ve oyuncu kadrolarının tam oturmamasına sebep olmaktadır. Bu yüzden her hafta gereksiz oyuncu değişikliği ve sınırlı oyuncu havuzumuz bulunuyor. Aynı zamanda ''Teknik Heyet'' diyebileceğimiz ''Koç, Analist, Danışman'' gibi yeterli bilgiye sahip kişilerin bulunmaması da, gelişmemizi büyük ölçüde etkilemektedir.

Sunucuların Katsayıları ve Hesaplamaları

Yukarıdaki tablodan, hesaplama işleminin nasıl yapıldığını görebilirsiniz. Belirtmek isterim ki, bu hesaplamalar yapılırken her maç kriterinin derecelendirilmesi farklı olmaktadır. Mesela, final maçı ile grup elemelerinde yapılan maçın puanı aynı değildir. Gizlilik İlkeleri gereği puanlamaları paylaşamıyorum ancak ilerleyen zamanlarda daha detaylı verilemeler yapacağım.

Hasar Paylaşımı Nedir? Hasar Paylaşımı Oranları

League Of Legends'ta oyun sonunda yapılan ''oyuncu/şampiyon odaklı'' analizlerden bir tanesi Hasar Paylaşımı oranlamasıdır. Hasar Paylaşımı analizi, bir oyuncunun (ya da şampiyonun) oyun içerisinde rakip şampiyonlara vermiş olduğu hasar oranlamasından oluşmaktadır. Hasar Paylaşımı analizi, oyun sonunda özellikle kaybedilen maçlar için sıklıkla uygulanan bir analiz tipidir. Bu analizi uygulayarak, takımlar genellikle hasarın genel olarak taşıyıcılara mı (Orta Koridor, Saldırı Gücü Taşıyıcısı vb.) yoksa tanklara mı odaklanıldığını bize gösterir.

Hasar Paylaşımı analizinde en önemli noktalardan biri kuşkusuz şampiyon tipleridir. Çünkü bazı şampiyonların yetenekleri, alan hasarı verdiğinden dolayı Hasar Paylaşımı analizi yaptığımızda yüksek çıkmasına sebebiyet verecektir. Özellikle Takım Savaşı Kompozisyonlarında, Hasar Paylaşımı analizi oldukça büyük öneme sahiptir.

Aşağıdaki tabloda genel olarak Hasar Paylaşımı yüksek olan şampiyonları analiz ettik. Sufficient ile yapmış olduğumuz bu analizde, aşağıdaki gibi ilginç bir tablo ortaya çıktı.

Şampiyon	Ortalama Hasar Katkısı
Ezreal	31.8%
Kog'Maw	29.6%
Viktor	28.4%
Vladimir	28.2%
Ziggs	27.9%
Talon	26.7%
Diana	26.2%
Azir	26.0%
Ahri	25.9%
Katarina	25.9%
Annie	25.9%
Lux	25.5%
Malzahar	25.4%
Twisted Fate	25.1%
Yasuo	25.1%
Zed	24.2%
Cho'Gath	24.2%
Orianna	23.6%
Fizz	23.5%
LeBlanc	23.4%
Ekko	21.4%

Hasar Paylaşımı tablomuza baktığımızda, ortaya iki farklı şampiyon tipi çıkmaktadır. Birincisi alan hasarı verebilen (Orianna, Ziggs vb.) gibi şampiyonlardır. Bu şampiyon tipleri her ne kadar alan hasarı verse de, yeteneklerinin birçoğunun yetenek atışı olmasından ötürü, ıskalanması nedeniyle oyun içerisinde büyük bir düşüşe yol açmaktadır. Diğer bir faktör ise belli bir şampiyona odaklanan ve hasar çıkartan şampiyon tipidir. Genellikle bu şampiyonlar ise suikastçi (Ahri, Diana vb.) ve taşıyıcı (Kogmaw, Ezreal vb.) diyebileceğimiz şampiyonlardan oluşmaktadır.

Şu an 5.15/5.16 yamasında Kore'de sıklıkla Kogmaw oynanılmasının en büyük sebeplerinden bir tanesi, hasarını eşit dağıtan şampiyon olmasından dolayıdır. Ezreal ise bildiğiniz gibi zamanında orta koridorda Çarp alındığı dönemden ötürü ilk sıradadır. Siz de takım kompozisyonlarınızı yaparken hasar paylaşımlarına dikkat ederek, takım savaşlarında bir tık daha önde başlayabilirsiniz.

Hasar Paylaşımı İle İlgili Örnekler

- Oyuncu Karşılaştırma: http://i.imgur.com/fNJrfP4.jpg

- Oyun İçi Karşılaştırma: http://i.imgur.com/Oi6ifz1.png

- Takım/Oyuncu Karşılaştırma: http://i.imgur.com/KJW4GDb.png

UOL vs H2K - Analysis of Farming

Many things may affect directly or indirectly in your game. And also we can analyse that every digital data while we are able to reach its source. Of course analysis can make differences according to players' condition. I am going to touch on "Analysis of Farming" in this text. It is useful and applying often.

Firstly I'll share to you my sources (for this match):
LoLesports and Reddit.

You can click these links and be able to reach match details.

Farming is so important for champions and as a matter of course teams. Because all champions (except supports) gains basis gold from farming. Certainly champions gains gold from kills, assists, baron etc. but farming is more stable income.

This table is an example for analysis of farming. In general I enter data into the left side of table, and my special formulas automatically calculates results on the right side.

You can see H2K and UOL's farms per match on the left side - and next to them at ratio tab their percentage increase and decrease. Herein we use 100% as base. If a player get higher than 100% , it means the player has above average. If a player lesser than 100%, so he has below average as against to his opponent.

While you are comparing teams, look at RATIOS - not MINION COUNT!

The reason of this sometimes minion counts can be tricky, if the difference is too little between two players. That's why percantel ratios are more determinative.

The results section shows us each roles' minion count. At the middle of this section (mean tab) amount to necessary minion count per minute. Between player's tab, if any of them is lesser than the mean, that means he farmed less than he had to. Herein we use colouring technique for comparing players. 

Green colour: This player have an advantage over his opponent

Red colour: This player who is fall behind his enemy

Yellow colour: It is not necessary to compare - the difference is too little or they are support players

Sometimes it is hard to imagine results just look at numbers. In such a case we can use a chart which called "radar". Thus it is much easier to realize results. In fact, there are so many numbers in the graph - for instance minion counts, minion counts mean etc. - but i prefer to remove because that will be more technical language.

Analysis processes are taking a long time and complicated as you can see. In this analysis, we use just one relative value which is farming. Indeed analyses have much more than one value and accordingly different consequences.

Thank you for reading!

Analysis of Damage Contribution and Damage Contribution Ratios

Hi everyone, it's Ozgur! At the end of any match there is often an anaylsis about damage contribution which focuses "player's/champion damage". Actually it is sum of damage ratios from a player (or a champion) to enemy team. Analysis of damage contribution especially using for lost games. This type of analysis indicates that each team focuses on either carries or tanks.

One of the most important point is type of champions at analysis of d.c. Because some champions have got field damage skills and that is going to be higher theirs damage contribution. 

When team compositions focuses on team fights, analysis of d.c. is more important.

Champion	Average Damage Contribution
Ezreal	31.8%
Kog'Maw	29.6%
Viktor	28.4%
Vladimir	28.2%
Ziggs	27.9%
Talon	26.7%
Diana	26.2%
Azir	26.0%
Ahri	25.9%
Katarina	25.9%
Annie	25.9%
Lux	25.5%
Malzahar	25.4%
Twisted Fate	25.1%
Yasuo	25.1%
Zed	24.2%
Cho'Gath	24.2%
Orianna	23.6%
Fizz	23.5%
LeBlanc	23.4%
Ekko	21.4%

That table shows us champions' damage contribution who has most. We analysed champions with Sufficient.

When we look at the table we can see 2 types of champions: one of them who has field damage skills like Orianna and Ziggs. This type of champions can deal damage to an area but also this all skills are skillshot, thus they may miss the mark and drop the game. Second types are who focuses on just one enemy champion and deals damages to them. Usually they are assassin champions like Ahri, Diana and carrier champions like Kog'Maw and Ezreal.

In these days (patch 5.15/5.16) Korean players frequently plays with Kog'Maw because of his equally sharing damage ability. Also Ezreal is on top since he could take smite on midlane.

You can get one step ahead with paying attention to damage contribution on your team compositions!

Samples of damage contribution:
- http://i.imgur.com/fNJrfP4.jpg
- http://i.imgur.com/Oi6ifz1.png
- http://i.imgur.com/KJW4GDb.png