基于数据挖掘的电竞产业链优化机制研究毕业论文
2020-04-23 20:11:41
摘 要
随着移动技术的提高,电竞行业的发展水涨船高,同时行业职业选手也是非常重要的一环。所以探究职业选手在现如今发展模式下所存在的相关问题,进而提出相应的优化建议,有针对性地优化电竞行业产业链已然成为了当务之急。
本文以电竞职业选手为研究对象,对数据挖掘下所反映出来的结果展开研究,主要内容包括如下几个方面:
第一章介绍了本文的研究背景、研究意义以及主要研究方法。
第二章介绍了电竞行业以及产业链的相关概念,同时阐述了国内外研究现状。
第三章分析了现有的发展模式以及电竞选手与产业链的关系,并提出了电竞选手在产业链发展中所存在的基本问题。
第四章对电竞行业选手的数据进行数据挖掘,有针对性的进行数据分析,包括数据计算、数据可视化和词云分析。
第五章基于数据分析的结果,结合第三章的基本问题,提出限制电竞选手发展的五大问题,并提出相应的优化建议。
第六章总结了本次研究的主要内容,主要结论以及不足。
关键词:电竞行业 产业链 职业选手 数据挖掘
E-sports industry chain optimization mechanism based on data mining Research - taking professional players as an example
Abstract
With the improvement of mobile technology, the development of the e-sports industry has risen, and the professional players in the industry are also very important. Therefore, it is imperative to explore the relevant problems of professional players in the current development mode, and then propose corresponding optimization suggestions. It is a top priority to optimize the e-sports industry chain.
This thesis takes the e-sports professional players as the research object, and studies the results reflected by data mining. The main contents include the following aspects:
The first chapter introduces the research background, research significance and main research methods.
The second chapter introduces the related concepts of the e-sports industry and the industrial chain, and expounds the research status at home and abroad.
The third chapter analyzes the existing development model and the relationship between e-sports players and the industrial chain, and puts forward the basic problems of e-sports players in the development of the industrial chain.
The fourth chapter conducts data mining on the data of the players in the e-sports industry, and conducts targeted data analysis, including data calculation, data visualization and word cloud analysis.
The fifth chapter, based on the results of data analysis, combined with the basic problems of the third chapter, puts forward five major problems that limit the development of e-sports players, and proposes corresponding optimization suggestions.
The sixth chapter summarizes the main contents of this study, the main findings and shortcomings.
Key Words: E-sports industry;industry chain;professional players;data mining
目 录
摘 要 2
Abstract 3
第一章 绪论 6
1.1 电竞行业的研究背景及意义 6
1.1.1电竞行业的研究背景 6
1.1.2电竞行业的研究意义 7
1.2 电竞行业的研究内容 7
1.3 电竞行业的主要研究方法 8
第二章 电竞行业的文献综述 9
2.1 电竞行业概述 9
2.1.1定义 9
2.1.2 电竞行业产业链介绍 9
2.1.3 电竞行业发展机遇分析 10
2.2 国内外研究现状文献综述 11
第三章 电竞行业发展模式分析 14
3.1 现有发展模式分析 14
3.1.1欧美模式 14
3.1.2韩国模式 15
3.1.3中国模式 16
3.2 电竞选手与产业链的关系 16
3.3 电竞行业选手所存在的基本问题 18
第四章 基于电竞行业选手的数据挖掘 19
4.1数据挖掘介绍 19
4.1.1数据挖掘介绍 19
4.1.2数据挖掘步骤 19
4.2 电竞选手数据搜集 19
4.3 电竞选手数据处理及分析 22
4.3.1 数据分类及计算 22
4.3.2 数据可视化 25
4.3.3 词云分析 26
第五章 电竞产业链问题分析及优化建议 29
5.1 电竞产业链中的问题分析 29
5.2 优化建议 30
5.3.1均衡各省市电竞支持度 30
5.3.2做好俱乐部与选手双向共赢 31
5.3.3做好未来的人生规划 31
第六章 总结 33
参考文献 34
致谢 36
基于数据挖掘的电竞产业链优化机制
研究——以职业选手为例
第一章 绪论
1.1 电竞行业的研究背景及意义
1.1.1电竞行业的研究背景
电子竞技在中国的产生可以追溯到上世纪九十年代末,那个时代电子竞技还是一个很模糊的词语,对于人们来说也是很少有人接触的,但在电子竞技职业选手的不懈努力下,它也取得了很多的成就。电子竞技在中国的发展大致可以分为三个阶段,分别为第一阶段的萌芽阶段(1998 年 -2003 年)、第二阶段的匍匐阶段(2004 年 -2010 年)、第三阶段:迭代阶段(2011 年 -2013 年)和第四阶段的爆发阶段(2014 年 -2019年)
在市场引领之下,工业模式得到了验证,中国的电子竞技能够在大环境中获得更多的支持,从而能够可持续的发展。对于享受胜利成果的我们,对于热衷电竞的人来说,下一个任务也是最重要的任务是将电竞推广下去,能够得到更多人的认可。现如今,电竞的发展已经趋于稳定,而这种稳定之下,产业链出现的问题也更加的明显。
图1-12014-2020电竞市场规模
1.1.2电竞行业的研究意义
电子竞技作为一个在中国刚刚出现发展时间不长的一个新兴产业,就其本身来说目前已经出现了种种的弊端和问题,没有了最初时的活力和冲劲,老化速度令人堪忧,整个中国的电竞行业现在看起来是百花齐放,欣欣向荣的样子,但是在这表面的平静下隐藏的却是更大的动荡和混乱,像是一盘散沙,缺乏管理和明确的运营体制导致中国电子竞技就其本身市场来说至少未来的五到七年内是亏损大于盈利的。电子竞技具有磅礴的人文气息和文化底蕴,彰显着竞技全球化在未来会有更深刻的涵义。游戏作为一种新的文化载体展现出了对现代文明极其深远的作用,人只有在竞技中才会获得真实的、本质的、淳朴的创造力。随着现代信息技术的发展,游戏已经成为我们生活中重要的一部分,电子竞技的发展已经是未来发展的一个必然趋势。相应的,中国的电子竞技运动也需要必要的限制。例如,统一赛事的标准、出台权威的制度;线下和线上的赛事结合等等。
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