리그오브레전드 전략 패턴 시각화

1. 🔗 프로젝트 개요 & 링크

진입 장벽이 높은 게임인 리그 오브 레전드(LoL)의 기본적인 게임 양상을 시각화하여 초심자의 이해를 돕는 것을 목표로 했습니다.

2. ✨ 핵심 역량 & 문제 해결

역할: 리더 · 23-2 이화여자대학교 빅데이터를이용한통계그래픽스

전처리 · Shiny 시각화 · 크롤링 · 세부 항목 시각화

  • 가독성이 떨어지는 데이터 프레임을 분석할 자료에 맞게 재구성했습니다. 데이터를 분리 및 분류할 때 사용한 모든 정보는 공식 홈페이지 정보를 참고 및 크롤링하여 사용했습니다.
  • 파이썬 · R을 각각 전처리와 시각화에 이용했습니다. 정규 수업 시간에 배운 내용 이외 (라이더 맵, 워드 클라우드, Shiny etc.) 다양한 시각화를 추가적으로 진행했습니다.
  • 전반적인 가독성을 높이기 위해 반복되는 요소들의 색을 고정했습니다. 각 라인 별 5가지의 색과, 상반되는 주황-초록색을 지정했습니다.

3. ⚙️ 개발 과정

  1. 데이터 전처리 및 크롤링
  2. ggplot과 dplyr을 중심으로 시각화
  3. 시각화를 바탕으로 분석

4. 📊 결과 & 성과

프로젝트 보고서

Notion 문서에서 데이터 전처리와 시각화 결과물을 확인해주세요.

5. 💡 배운 점 & 다음 단계

  • 다양한 시각화를 원없이 만들었습니다. 다음에는 더 잘, 예쁘고 가독성을 챙기면서 만들 수 있을 것 같습니다.
  • 게임에 대해 잘 몰라서 좀 더 확실한 관점을 세우지 못해 주제가 피상적인 수준에 머물렀던 것 같아 아쉽습니다. 이상치를 집중적으로 탐구해봤어도 좋을 것 같습니다.

LoL-StrategyInsight: Visual Analytics of League of Legends Strategy Patterns

1. 🔗 Overview & Links

Mapped core match patterns from League of Legends and translated them into visual narratives so newcomers can understand the flow of the game faster.

2. ✨ Core Strengths & Problem Solving

Role: Project Lead · Ewha Womans University (2023-2)

Data collection · Shiny dashboards · Detailed tactical visualizations

  • Led the entire data pipeline from scraping to preprocessing, ensuring consistent stats across patches and leagues.
  • Built interactive Shiny dashboards so users can explore champion pools, lane rotations, and vision control without manual filtering.
  • Designed small-multiple visualizations that explain win conditions (lane priority, objective timing, ward density) at a glance.

3. ⚙️ Development Process (Optional)

  1. Crawled and cleaned match histories with Python, Selenium, and BeautifulSoup.
  2. Modeled the dataset in R and crafted visuals with ggplot2, dplyr, and custom themes.
  3. Composed the narrative and packaged the dashboards for live demos and mentoring sessions.

4. 📊 Results & Outcomes

Project Report

Read the Notion write-up covering data sourcing, visual design, and insights

  • Delivered a guided dashboard that new club recruits used during onboarding to understand macro play fundamentals.
  • Identified repeatable macro patterns (fast mid rotations, objective setups) and converted them into training handouts for the team.

5. 💡 Learnings & Next Steps

  • Learned how to keep fast-changing esports data consistent by versioning scrapers and annotating patch changes.
  • Plan to add automated storytelling captions that summarize each chart and to expand coverage to pro play-off series.