仙剑奇侠传九野卡牌平衡分析（一）（本文很长建议留爪或收藏后如厕观看）

仙剑奇侠传九野卡牌平衡分析（一）（本文很长建议留爪或收藏后如厕观看）如下：

一．引言

前几天早上起来翻完了鸡排饭大佬的帖子—《关于平衡问题讨论与收集》，很赞同他对九野的评价“他们做出了比你想的东西好得多，也难得多的东西，并且做的惊人的不错”。以及利维坦大佬的谜域测评，这次更新的法器和魂魄几乎天量，去年自己入坑也是看他的攻略刷分。还有很多在我所处的这一年中，在论坛里为九野努力的老鸟们，尽管有些都退坑了，但是大家的初心都是一样的——希望这个游戏越做越好。

最近论坛氛围不太妙，看了很多帖子，每个人往好了说叫直抒胸臆。但对有些观点，只能表示不敢苟同，新人进来被他没玩过的套路打了一顿，感觉强度失衡不理解，很正常，因为新人没卡，他没机会自己去测试卡组。老人也会说出类似观点是我没想到的。敢问卡牌的削弱增强的核心考察要素难道不是胜率和环境占比吗。当然卡组是否大范围被玩家反感肯定需要参考，但在这三个因子的权重排序中肯定是最低的。如果你不认可这一前置条件，没必要看下去了。

目前国内疫情比较严重，大家有各方面的压力导致情绪波动大，我表示理解。但是如果你的行为导致来之不易的新鲜血液还没好好体会这个游戏就弃坑，我只能让你明白自己的无知并且为九野正名。不针对任何人，但，倘若你不幸被言中，希望能够看完文章再决定要不要攻击我。

整合了近期三次月报天梯数据（发布时间分别是21.12.9，22.1.20，22.2.24）以及中间的两次卡牌平衡（更新时间为21.12.14，22.1.20，另注：上一次新卡实装是21.11.17）。在我看来实际对局数据更能说明问题，自己的实战体验只能作为辅助去佐证数据（目前仅月报提供的两项指标数据做统计分析肯定不够严谨，样本容量不够，且因子也不够。当然这也没有必要。毕竟，证明逻辑上的相关性且让每个九野玩家看明白才是我的初衷）。关于数据本身有些问题，后面会在给官方建议中提出并解释。至于为什么不把更早的数据放入分析，最重要的原因是21.12.9的月报是在21.11.17仙四版本更新后的月报数据，大量新卡会打破原有的平衡，而平衡更新的目的除了平衡旧卡外，另一目的是平衡新卡与旧卡，因此我们最应该关注的是两个大版本的过渡期中官方的卡牌平衡更新。

帖子会很长，希望大家可以看完，写到这里数据还没整理完。

引言部分结束

二．陈述发帖的目的，主要有三：

第一：对比两次更新前后的对局数据，来检验官方的调整是否对平衡起到了真实作用。即官方是否真的如各位所言如此不堪；

第二：在上一条的基础上，横向对比历次平衡改动，分析目前卡牌的平衡情况。即对现在有玩家提出的且官方没有在3.31更新预告中呈现的改动是否有意义，以及官方目前公布的3.31更新是否恰当；

第三：在上述结论下给九野玩家的建议；

第四：在上述结论下给官方的建议。

三．分析前准备

三．1贴数据。

六张表格，对月报数据做过加工，主要是两列新数据—属性环境占比以及属性加权胜率。样本数据采用的至尊数据以及至尊+圣位数据，所以是每次月报两张表，共计六张，其中对红袂数据各自做了合并（注：建议大家把两张图保存方便后面对照，当然我也会在说明的时候附图，如果能电脑看更佳）。

三．2表格解释

重新贴一下六张表，表头分别做了编号。先解释数据计算，胜率和环境占比为天梯月报原始公布数据，属性环境占比为环境占比数据按属性分类分别求和（表中加粗第三列数据），属性加权胜率为各自属性中以各主将的环境占比为权重计算所得（表中加粗第四列数据）。数据以环境属性占比降序排列。

十种属性，属性环境占比均值为10%，定义合理区间为上下浮动1.5%，即8.5%—11.5%，超过或当月排名最高则标红，低于或当月排名最低则标蓝（表6有个8.6%被误标蓝，无影响）。属性加权胜率界定，高于52%或者当月排名最高胜率会标红，低于48%或者当月最低胜率会标蓝（表6有个48.1%被误标，无影响）。（注：因为是先整合数据，后编辑文本，有几处数据标色有误，每次碰到我都会说明。）

三．3概念引入

胜率（强度），好恶，环境占比。逻辑关系：胜率和好恶影响环境占比，且好恶对占比影响的权重略低于胜率。同时胜率和好恶会存在内在因果，胜率影响好恶，即玩家相比之下更喜欢玩能让自己赢的卡组。

解释说明：

1、逻辑上胜率最终决定环境占比，就像每次更新大家会讨论T0卡组，那么版本答案的胜率肯定是最高的，得到大家广泛认可后环境占比也会随之升高，形成双高的情况，最后迎接官方削弱（当然实际中有其他因素干扰，比如克制关系以及好恶等，这个逻辑曲线不会完美演绎，接下来会继续解释）。不存在因为环境占比高，所以胜率被提高或者降低，样本数量增大反而使胜率趋于稳定。

2、好恶即玩家的主观性，是否愿意使用某个卡组，其对环境占比的影响很直观，相信不需要解释。而同时这个意愿度受到卡牌收集度、卡组娱乐度、卡组胜率三个方面影响。

（注：这里“卡组娱乐度“用词我不够准确，但确实想不出一个合适的词语来描述，解释一下就是玩家使用一个卡组，如果卡牌齐全，那使用的原因只有两个：卡组强，我要上分，即胜率；另一个就是好玩，有意思，甚至玩家觉得幽莲白丝让人受不了，天天玩，这也属于卡组娱乐度的范畴，这就是我想表达的第二个因素卡组娱乐度所代表的意思）。且三个因素的影响权重逐次增加。即在有卡的前提下，你喜好的卡组强度很差，你还会坚持一直玩吗。

3、只讨论胜率，好恶，环境占比者三个参数，而抛弃克制关系的原因如下。首先克制是相对的，不可能做到石头剪刀布这样最稳定的结构，而同时手气也会是干扰项。这些因素在对局中是同时均等地作用于双方玩家，且玩家在对战决策中已经有一个相对公平的博弈。其次，除环境占比和胜率这两个公布数据之外，加入的第三个因子需要对这两项数据出现的九种排列情况做出合理解释，不然则认为引入的因子比较差。很明显克制关系做不到解释所有情况，因为它最大的问题是和胜率的正相关性太高，最后把三个因子全部环境同质化了。一旦从时间维度看，横向对比就失去解释力度。

举个例子，卡组a高胜率，低环境占比。可以通过直接克制a和被a克制的卡组在当前环境的占比是相当的，而卡组a面对其他没有直接克制关系的卡组有很好的应对能力，所以整体胜率大于50%，而之后a的环境占比必然会逐渐升高，然后导致克制a的卡组也升高……然后持续动态变化下去，看似会形成动态平衡。但是，如果卡组a在每一次月报数据中都出现高胜率，低环境占比数据特征，该如何解释呢，难道是巧合吗。很遗憾实际中的结果就是如此，有些属性甚至长期处于这种情况。

三．枚举各类数据情况（后文中所述占比，特指属性环境占比；胜率特指属性加权胜率）

（1）双高；（2）高占比，正常胜率；（3）高占比，低胜率；

（4）正常占比，高胜率；（5）正常占比，正常胜率；（6）正常占比，低胜率；

（7）低占比，高胜率；（8）低占比，正常胜率；（9）双低；

在以上情况中，（2），（5），（8）是不需要讨论的，正常胜率的卡组肯定不是平衡更新的主要对象，至少更新不是为了调整其强度，而占比的差异就来自于另一个因子，好恶（后文会具体说明）。所以我们要做的就是探究异常数据的属性出现了什么问题，官方是如何去调整的，调整后是否有效。即主要研究对象为（1），（4），（7），（3），（6），（9）.

四．数据分析

分两个模块：

1.从三份月报数据横向对比。即每个月的圣位+至尊数据横向对比，每个月至尊数据横向对比；

2.各属性结合平衡更新内容依次横向对比。即十种属性的至尊数据，每种属性结合已更新的两次平衡改动横向看数据变动，再分析月底3.31平衡更新，共计30次更新分析。圣位+至尊数据再重复一次，做交叉验证。

（注：这里对数据情况要做说明，默认至尊的数据其实更能够反映卡组的真实情况。圣位相对来说会有更多新人，可能面临整个月都卡在圣位的情况，有卡牌不齐全的硬伤，作为样本问题比较大，即卡牌不齐全严重影响对卡组的选择。而老人基本不缺卡，月底都会冲到至尊，且对于卡组的使用足够充分，即能发挥卡组的真实实力。但是由于月报的公布时间和天梯结算周期不同步，且有一个实际情况是，老人月初摸鱼，月底冲分，周期错位导致数据可能存在解释力上的问题，无奈加入了圣位+至尊数据作为补充。）

四．1.1分析圣位+至尊数据

四．1.1.1

从占比看，灵，阳，金长期处于边缘状态（才发现表1中金的属性环境占比 不是倒数第一应该是倒数第三，这里表中有一个小错误），不仅是排名差，且数值显著低于8.5%而被标蓝。而胜率是正常的，没有超出胜率的合理区间，即（48%—52%）。低出场率，正常胜率的情况出现了。我会在第二部分分析至尊数据的时候合起来解释。

四．1.1.2

占比前四的属性中雷，火是常驻嘉宾，没有一次掉出前四，而且火在表2中出现了一次双高，且双高数据分别超出合理区间0.16%和0.639%。单属性分析在模块二具体解释。

四．1.1.3

红蓝色表示了偏离合理区间的数据，我们把每个月的两组数据的偏离值做加总对比，（即红色数值减去上阈值，下阈值减去蓝色数值）。

表1=（13.52-11.5）+（13.05-11.5）+（12.03-11.5）+（8.5-7.64）+（8.5-6.40）+（8.5-6.31）+（48-47.027）（表1还有另两个数据50.994是因为排名最高打了颜色，48.623落在合理区间但被我误打了颜色，均不计入）=10.223。

表2=（12.67-11.5）+（12.16-11.5）+（8.5-7.64）+（8.5-7.31）+（52.639-52）+（48-47.603）+（48-45.613）（表2的48.090同理是误打了颜色，不计入）=7.303

表3=（16.25-11.5）+（8.5-8.3）+（8.5-8.08）+（8.5-7.57）+（53.113-52）+（48-46.775）（表3的48.811同理，不计入）=8.638

计算后分析，首先偏离的数值的数量，波动不大，7—7—6，偏离值总和的变化率第一次（7.303-10.223）/10.223=-28.563%，第二次（8.638-7.303）/7.303=18.28%。在仅有两次变化率的情况下无法说明方差在变小，但是目前来看波动确实在减小。随着之后每个月的数据公布，我会不断验证。

四．1.1.4

占比数据的分布情况，在每次更新后落在9.50%—10.50%区间附近的属性在逐渐增加，表1中仅有10.76%和10.30%；表2中10.58%，10.29%，9.53%；表3中10.51%，10.34%，10.03%，9.46%。且表3中还有一个问题值得注意，阴属性环境占比上升到了前所未有的16.25%，尽管胜率正常。同样单属性的问题会在模块二展开分析。

四．1.2分析至尊数据

四．1.2.1

占比中前两个月阳，灵，金和第一部分的数据一样，出场率倒数三名。且最低的数据比同期第一部分数据偏离度更大，说明至尊环境下对于卡组的情况能够极限反应，这得益于至尊玩家的卡牌认知和牌技，这也是为什么前文提到至尊数据的价值更大。而本月阳以超出下界0.4%的数值没有被标蓝，排名倒数第五，胜率一直是正常区间。

四．1.2.2

占比中前两个月还是雷，火常驻，但雷在本月中掉出前四，可是胜率正常，和本月的阳相当。重点关注火，表5中，火和同期的四.1.1中数据一样，出现了双高。且至尊数据中，两项数据分别超出合理区间3.07%和1.047%，本月虽占比合理，但属性加权胜率又上升了0.366%。结合火的两次横向对比，已经出现了问题，在模块二结合平衡更新会具体分析。

四．1.2.3

同上四．1.1.3计算每月偏离值的总和

表4=（13.91-11.5）+（13.72-11.5）+（12.08-11.5）+（11.92-11.5）（表4中11.92超出合理区间但没标红，所以纳入计算）+（8.5-6.64）+（8.5-6.54）+（8.5-4.13）+（54.594-52）+（54.163-52）+（48-47.550）+（48-47.441）+（56.231-52）=23.817

表5=（14.57-11.5）+（11.59-11.5）（表5中11.59超出区间，没标红，纳入计算）+（8.5-8.44）+（8.5-8.25）+（8.5-6.77）+（53.047-52）+（52.184-52）+（48-46.839）+（53.183-52）+（48-45.821）+（54.423-52）+（53.337-52）=14.714

表6=（18.3-11.5）+（8.5-8.3）（表6中8.63处于合理区间，误标蓝，不计入）+（8.5-7.69）+（8.5-6.3）+（53.413-52）+（54.899-52）+（48-46.429）（表6中48.189处于合理区间，误标蓝，不计入）+（53.098-52）+（52.334-52）=17.425

计算后分析，偏离的数值的数量，12—12—9数量减少幅度相对大，即再次说明至尊环境对平衡问题的反应更全面且直接。偏离值总和的变化率第一次（14.714-23.817）/23.817=-38.221%，第二次（17.425-14.714）/14.714=18.4246%。结论同上四．1.1.3，且至尊环境下平衡更新前后的数值变化幅度更能说明官方平衡更新所起的作用。

四．1.2.4

占比数据的分部情况，（考虑到至尊环境的极端数据表现更严重，把限定区间进行放大）在每次更新后落在9.0%—11.0%区间附近的属性在逐渐增加，表1中仅有10.24%和9.34%；表2中10.32%，10.03%，9.72%，9.17%；表3中10.79%，10.54%，10.50%，10.07%。表6中的问题和表3一样，即阴的占比，且数值更加夸张18.30%，可以对比表6中最后三个属性风，灵，金的占比总和仅有22.29%，排名第二的火和榜首阴的数据差达到7.51%。同样的，在模块二具体分析。

四．1.3总结

第一：至尊环境数据所体现的问题远大于圣位，即表1，2，3中所体现的平衡问题并不全面，且更新后至尊环境的数据变化更加积极，也可以反应至尊环境才是被重点关注的（当然这里有个小问题，圣位的对局数量和至尊的对局数量需要公布，虽然我拍脑袋觉得至尊的对局更多，但是这组数据目前是空白，有数据佐证更有说服力）；

第二：阴属性在本月的占比数据十分突出，值得关注；

第三：金，灵，阳的倒数环境占比，尤其是金，灵，还伴随高胜率，同样值得关注；

第四：从两项数据的整体变化趋势来看，官方更新的确起到了优化平衡的作用，且效果不差。

（上半部分到此结束，下半部分将进行单属性分析以及结论和建议）

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