Herramienta de análisis de datos para la evaluación de variables de desempeño de jugadores del videojuego league of legends

Abstract

Este proyecto presenta el desarrollo de una herramienta computacional basada en técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático no supervisado, específicamente algoritmos de clustering, diseñada para evaluar el rendimiento de jugadores del videojuego League of Legends en la posición de carril superior (Top lane). Mediante la segmentación y análisis de partidas en intervalos estratégicos (early, mid y late game), la herramienta identifica patrones significativos relacionados con variables clave como daño infligido, acumulación de oro y desempeño en la obtención de súbditos. La solución, implementada en una interfaz web interactiva construida con tecnologías FastAPI y React, facilita retroalimentación personalizada y recomendaciones específicas para mejorar el rendimiento competitivo. El resultado contribuye al crecimiento de la comunidad universitaria en el ámbito de los Esports, ofreciendo una base metodológica sólida para futuros desarrollos aplicados en contextos similares.