实时比赛数据
核心数据统计
8,742
今日比赛场次
124
正在进行比赛
52.3%
天辉平均胜率
37:24
平均比赛时长(分:秒)
热门英雄胜率榜
| 排名 | 英雄 | 出场率 | 胜率 | 禁用率 |
|---|---|---|---|---|
| 1 |  噬魂鬼 |
18.7% | 56.2% | 12.3% |
| 2 | 帕克 |
16.4% | 54.8% | 8.7% |
| 3 | 兽王 |
14.2% | 53.9% | 5.2% |
| 4 | 森海飞霞 |
13.8% | 52.7% | 3.1% |
| 5 | 马西 |
12.5% | 51.9% | 2.8% |
近期赛事日历
- 梦幻联赛 S23 进行中
- ESL One 伯明翰站 进行中
- 利雅得大师赛 2024 7月10日
- TI13 国际邀请赛 9月5日
- 中国Dota2职业杯 S2 8月15日
全球战队排名
国际战队排名
| 排名 | 战队 | 积分 | 近期战绩 |
|---|---|---|---|
| 1 | Team Spirit |
1520 | 10胜2负 |
| 2 | Team Liquid |
1480 | 8胜3负 |
| 3 | Gaimin Gladiators |
1450 | 7胜4负 |
| 4 | BetBoom Team |
1420 | 9胜2负 |
| 5 | Azure Ray |
1380 | 8胜3负 |
中国战队排名
| 排名 | 战队 | 积分 | 近期战绩 |
|---|---|---|---|
| 1 | Azure Ray |
1380 | 8胜3负 |
| 2 | Xtreme Gaming |
1350 | 7胜4负 |
| 3 | G2.iG |
1300 | 6胜3负 |
| 4 | Team Zero |
1250 | 5胜6负 |
| 5 | LGD Gaming |
1220 | 5胜5负 |
英雄数据分析
当前版本强势英雄
根据7.35d版本数据分析，以下英雄在当前版本表现突出：
- 噬魂鬼 - 56.2%胜率，核心位置首选
- 帕克 - 54.8%胜率，中单节奏英雄
- 兽王 - 53.9%胜率，推进体系核心
- 森海飞霞 - 52.7%胜率，灵活辅助
- 马西 - 51.9%胜率，三号位热门
这些英雄在当前版本中因技能调整和物品适配性提升而表现优异。
英雄搭配分析
当前版本热门英雄组合：
- 噬魂鬼 + 寒冬飞龙 - 组合胜率62.3%
- 帕克 + 大地之灵 - 组合胜率59.8%
- 兽王 + 陈 - 推进体系胜率58.5%
- 森海飞霞 + 天涯墨客 - 控制链组合胜率57.2%
这些英雄组合在职业比赛中频繁出现，具有较高的协同作战能力。
物品选择趋势
当前版本热门物品选择：
- 闪烁匕首 - 出场率78.5%
- 黑皇杖 - 出场率72.3%
- 魔龙枪 - 远程核心首选
- 辉耀 - 噬魂鬼核心装备
- 阿哈利姆神杖 - 多个英雄质变装
物品选择反映了当前版本的战术倾向和英雄打法变化。
常见问题解答
我们的数据通过Valve官方API接口、第三方数据平台以及专业比赛观察员手动记录三种方式收集。所有数据经过多重验证，确保准确性和实时性。职业比赛数据通常在比赛结束后5分钟内更新，天梯数据每小时更新一次。
英雄胜率数据每小时更新一次，基于过去7天的比赛数据计算。我们区分了不同技能分段的胜率数据（先锋、卫士、中军、统帅、传奇、万古流芳、超凡入圣、冠绝一世），并提供职业比赛与天梯比赛的独立统计数据。
1. 英雄选择：参考当前版本强势英雄和英雄克制关系
2. 物品构建：学习职业选手的物品选择顺序和情境出装
3. 战术分析：研究战队战术和阵容搭配
4. 对线数据：了解英雄对线期的优劣势和补刀节奏
5. 比赛录像：结合数据观看对应比赛录像，学习具体操作和决策
2. 物品构建：学习职业选手的物品选择顺序和情境出装
3. 战术分析：研究战队战术和阵容搭配
4. 对线数据：了解英雄对线期的优劣势和补刀节奏
5. 比赛录像：结合数据观看对应比赛录像，学习具体操作和决策
战队排名基于Elo评分系统，考虑以下因素：
1. 比赛结果（胜/负）
2. 比赛重要性（TI、Major、DPC赛事权重不同）
3. 对手实力（战胜强队获得更多积分）
4. 比赛表现（2-0比2-1获得更多积分）
5. 近期表现（最近3个月比赛权重更高）
排名每周更新一次，反映战队当前实力状态。
1. 比赛结果（胜/负）
2. 比赛重要性（TI、Major、DPC赛事权重不同）
3. 对手实力（战胜强队获得更多积分）
4. 比赛表现（2-0比2-1获得更多积分）
5. 近期表现（最近3个月比赛权重更高）
排名每周更新一次，反映战队当前实力状态。
存在轻微差异，主要原因包括：
1. 数据源不同：我们整合多个数据源，而游戏内仅显示Valve官方数据
2. 统计时间范围：我们提供自定义时间范围数据，游戏内通常为固定周期
3. 筛选条件：我们可以按赛事类型、技能分段等筛选数据
4. 更新频率：我们更新更频繁，特别是职业比赛数据
总体差异通常在1-2%以内，不影响数据分析和参考价值。
1. 数据源不同：我们整合多个数据源，而游戏内仅显示Valve官方数据
2. 统计时间范围：我们提供自定义时间范围数据，游戏内通常为固定周期
3. 筛选条件：我们可以按赛事类型、技能分段等筛选数据
4. 更新频率：我们更新更频繁，特别是职业比赛数据
总体差异通常在1-2%以内，不影响数据分析和参考价值。