当季赛季进行中
平台最早的一批记录从 2019 年开始。在那之前，能查到的赛事数据大多散在赛程表和直播回放里，打完一周就没人再翻。我们把统计方式定下来之后做的第一件事是补历史：把已经结束的比赛按赛季归位，让后来的人能顺着一条线往前找。
按赛季归档而不是按单场罗列，是因为一场比赛撑不起一个结论。同一个队伍在版本改动前后差别有多大、一个赛区的整体强度是不是在走高、某个阵容组合有没有只在某一小段赛程里吃得开——这些问题都得放到足够长的时间跨度里才有答案。到今天，这条线覆盖 18 个赛季阶段，每个阶段都标着当时发生过的版本改动与规则调整。
数据多不等于有用。我们按使用者真正会问出口的问题，把记录分成四个方向，每个方向只负责一类疑问，谁也别越界去抢别人的活。
单场比赛的胜负、节奏与关键节点。常规赛期间对局快照每 5 分钟同步一次，比赛结束后 30 分钟内完成归档，刚打完的比赛很快就能查到。
一支战队、一个赛区在整段赛程里的位置变化。赛季时间轴从 2019 赛季贯通到当前赛季，每个阶段的版本改动与规则调整都标在对应位置。
英雄与装备调整之后的表现浮动。版本改动档案累计收录 240 余条调整记录，改完数据怎么动，可以直接对着时间点看。
按位置维度的组合表现。同一个英雄放在不同位置、搭不同搭档，结果往往不是一回事，这里给出的是组合之后的整体情况。
实际用起来，这四个方向通常是一起上的。做一次赛前判断，先用赛季看双方近期的走向，再用英雄确认版本对谁更有利，接着用阵容比较可能的对位组合，最后回到对局条目上看看手里到底有多少场样本。四步走完，结论会比盯着输赢数字稳得多。
数字本身不说谎，但单独拎出一个来就容易误导。我们把计算方式写得足够直白，你看到任何一个百分比的时候，都能在它旁边找到撑起这个数字的场次数量。
在你当前选中的筛选条件下，样本对局里获胜场次所占的比例。筛选条件包括赛季、赛区、战队与英雄位置，换一个条件就是另一组样本。
某支队伍最近 30 日筛出 42 场对局，其中 25 场获胜，页面显示 59.5%，旁边标注样本量 42。
某个英雄或某套阵容组合，在样本对局里出现的比例。它衡量的是选择倾向，不直接等于强度，通常要跟同一时间段的胜率放在一起看。
某英雄在一个赛季的 380 场对局里出现 96 场，出场率 25.3%，同期胜率 51.2%。
参与这一次计算的完整对局数量。它决定了旁边那个百分比有多少分量，样本越少，越容易被一两场比赛带偏。
同一支队伍把观察窗口缩到 7 日，可能只剩 4 场对局，这时候 75% 的胜率只代表 3 胜 1 负。
胜率变化追踪提供 7 日、30 日与整赛季三种窗口，每种窗口都会同时标出样本量。窗口越短越灵敏，也越容易被短期波动放大。
看队伍最近状态用 7 日窗口，看稳定水平用 30 日窗口，看整个赛季的走向就用整赛季窗口。
平台运营与数据团队共 86 人。其中数据工程与分析师 34 人，负责采集链路、数据建模与异常排查；内容编辑 12 人，负责版本档案、赛季总结与栏目条目；其余是产品、运营与支持岗位，保证你提的问题有人接、有人回。
从比赛画面到你能查到的一条记录，中间要走四步。每一步都有明确的交付节奏，不是攒到赛季末再一次性处理。
比赛中持续抓取对局快照，常规赛期间每 5 分钟一次，关键节点加密取样。
把不同来源的字段对齐到同一套维度，处理缺失与重复，留下可用的完整对局。
分析师检查异常波动，判断是真实变化还是记录问题，必要时回溯原始记录重算。
比赛结束后 30 分钟内完成归档，同步到看板与专区，供你直接查阅和导出。
此前翻历史记录只能一场一场地看，想找某个版本前后的对比要来回跳。改版后版本改动与规则调整直接标在时间轴对应位置，顺着一条线就能读完一个赛季的变化。
常看的战队与赛区以前每次都要重新筛一遍。卡片墙让你把常用页面收起来，一个账号最多收藏 200 条，可以建到 8 个自定义分组，打开就是自己那套界面。
换台机器登录之后，收藏、分组与专区布局自动恢复，不用重搭一遍。同一个筛选组合在移动端和桌面端得到的结果是一样的。
这一页讲的是我们怎么做事，具体功能还是自己上手最清楚。下面四条路分别对应不同的需求。
