数据解读：为什么DOTA2需要致死输出指标？

　　致死输出这个指标，在我之前的文章中出现过多次。每一次用的时候，我都会很紧张，担心大家不理解、不认同、不接受。所以每一次提到致死输出，我总是故作深沉，先给出“严谨”的定义，再贴一堆难懂的公式。这样做确实让我获得了部分玩家（包括一些职业选手）的认可，但致死输出指标却并没有大范围的流传开来，产生影响。

　　吴军博士在《数学之美》里面多次说过：一个正确的数学模型应当在形式上是简单的。今天这篇文章我希望用简洁的语言+直观的数据，向大家解释致死输出这个指标，并邀请大家评判：致死输出指标是否值得加入官方赛后总结？

　　DOTA输出和足球射门

　　电子竞技和传统体育之间有着千丝万缕的联系，我们不妨以DOTA的眼光，来看看足球的数据指标体系。假设英雄输出（对敌方英雄造成的全部输出）≈射门次数，致死输出≈进球数，足球比赛的打开方式可能是这样的 （我不懂足球，大家可以在评论里给出更合适的类比） ：

　　武球王 上图是武球王的单刀，漂亮的跑位、停球、射门、（倒地）。这个GIF过后，武球王的数据是：射门次数+1，真是太精彩了！

　　煤球王 再看煤球王，晃倒了对方后卫之后，完成了一脚轻松的射门，数据也是：射门次数+1。既然大家都是射门次数+1，这样看来，中国梅西和梅西好像并没有什么差距，对吧？如果我们坚定不移的使用这个数据指标体系，那么世预赛十二强赛，中国VS韩国的赛后统计应该是这样的：

世预赛十二强赛中国VS韩国

　　一脸懵逼！连两边到底进了多少球都不知道。回到DOTA，我的结论很简单：英雄输出作为当前官方赛后总结中唯一的输出指标，粒度太粗，解释性不强。（有玩家会说，足球是进球数定胜负，DOTA是推塔定胜负，不一样。我建议你思考一下致死输出\英雄输出和比赛胜负的相关性，应该就豁然开朗了。）

　　英雄输出指标的缺陷

　　第一，英雄技能严重影响了输出指标。下图是最近三个月，113名英雄中每分钟输出最高的前8名英雄。有三个英雄高得离谱：宙斯、TK和幽鬼，有客户端的朋友都知道，这些英雄要么能全屏甩技能、要么能甩全屏技能。也就是说，现在一场比赛结束，输出指标中混杂了太多英雄特质，并不能准确的反映选手的实际输出能力。

最近三个月英雄输出前8名

　　第二，游戏位置严重影响了输出指标。一局游戏开始，酱油和大哥可能还没走到河道，双方的中单位就已经开始互殴“刷输出数据”了。下图是TI6决赛Wings对阵DC最后一局的输出数据。按照官方赛后总结的输出指标来算，shadow的敌法师贡献了32.6%的输出，已经很爆炸了对吧？但如果按照（更加准确的）致死输出来算，shadow在夺冠关键局，操刀敌法师打出了44.0%的输出！这个数据才更能体现出shadow、敌法师以及玩命四保一战术的魅力。（另外，DOTA这个游戏欠酱油[包括操刀酱油的选手]的真的太多了，大家只能在看比赛的时候，听解说吹这个巫医的大招伤害打满了！输出爆炸！因为按目前赛后总结的英雄输出数据，酱油是永远无法和大哥抗衡的。）

TI6决赛最后一局输出数据致

　　死输出指标的详细定义

　　指标名称：平均每人头致死输出 （create_deadly_damage_per_death）

　　指标意义：衡量一名选手的输出能力。

　　指标优势： 支持在不同英雄和选手间直接进行横向比较。综合考虑了参战率、比赛时长、阵容差异和人头数。

　　计算公式：某选手在kill和assist中贡献的致死伤害总和/敌方英雄阵亡总次数。举例，假设某选手的KDA为1-10-2，敌方英雄阵亡总次数为9。Kill=1，选手在此次击杀中，贡献了500点伤害；assist=2，选手在这两次助攻中，分别贡献了100点和200点伤害。则输出指标=（500+100+200）/9。