Лучшие танки для побед и поднятия WN8 в WoT 2021

Содержание

На что стоит обращать внимание в статистике?
8 уровень
Ru server tank statistics
Анализ wn8 игрока world of tanks
Анализ данных
Важность признаков
Зачем нужен кпд
Советы для поднятия кпд
Создание и отбор признаков
Статистика игры учитывает не только количество побед и поражений и их процентное соотношение, но и качество самой игры
Цветовые зоны, и какие из них считаются хорошими
Заключение

На что стоит обращать внимание в статистике?

Первое, на что нужно обратить внимание — три разных рейтинга, объективно показывающие успехи танкиста. Это РЭ, WN8, а также рейтинг от Wargaming.

Винрейт — святая святых почти любого игрока. Если винтейт выше 50%, это значит, что танкист приносит пользу команде.

Третий важный показатель — это дамаг за бой. Большинство танкистов предпочитают наносящие урон классы, поэтому можно оценить танкиста и его среднюю эффективность.

Средний уровень боев — если у игрока средний уровень пятый или, например, шестой, то сразу становится понятно, что на десятых уровнях ездить ему не очень нравится. Благодаря этой информации можно оценивать претендентов на вступление в клан, часто воюющий на ГК.

Два соотношения — убилубит и нанесполучил урона. У опытных танкистов этот показатель будет выше, чем 1, ибо игрок приносит пользу в бою. Если этот показатель меньше, то становится понятно, что чаще всего не игрок тащит сражение, а команда тащит игрока. Но если на аккаунте больше всего боев на ЛТ, соотношения не будут объективно показывать эффективность танкиста.

8 уровень

Безусловно, чемпионами по фарму являются премиум-танки 8 лвл. Точные цифры доходности пока что остаются тайной за семью печатями, но, согласно собранной за несколько лет статистике, особо выделяются следующие представители:

Т26Е4 SuperPershing – возможно, самый фармящий танк в игре, в основном за счёт дешевых снарядов и ремонта. Однако крайне слабое для 8 лвл пробитие (170 мм) делает его далеко не самым комфортным, а кое-где без голды вы и вовсе не обойдётесь, но всё же, в умелых руках СуперПершинг поистине сказочно обогащает хозяина;
Jagdtiger 8.8 cm – своеобразная ПТ-САУ, мнения о которой зачастую диаметрально противоположны, но в высокой доходности ей отказать нельзя;
T34 – также вывозит большие суммы за бой, а огромное пробитие, высокий разовый урон и крепкая башня делают его очень серьёзным противником;
AMX CDC – танк, требующий особого подхода в силу почти полного отсутствия брони, но заработок серебра на нём вполне окупает затрачиваемые усилия.

Также следует упомянуть такие танки, как Löwe, Type 59, FCM 50t и КВ-5.

Ru server tank statistics

Tank Name	Tier	Player	Ø Battles	Ø Damage	Ø XP	Victories	Ø WN8
T71 CMCD P	7	729	97	710.98	693	54,84%	3037,64
T-44-100 (K)	8	35	120	1762.48	988	56,31%	2422,81
T-44-100 (U)	8	312	127	1674.26	951	55,38%	2422,53
T-44-100 (B)	8	1533	88	1735.39	976	56,33%	2328,86
T95E6	10	28763	147	2420.57	810	54,42%	2173,94
Carro da Combattimento 45 t	10	21770	134	2680.22	902	55,63%	2130,39
Object 907	10	114143	382	2424.97	864	56,82%	2117,15
VK 72.01 (K)	10	59754	255	2555.09	831	56,34%	2073,89
Object 279 early	10	66016	262	2985.98	988	59,58%	2065,58
T95/FV4201 Chieftain	10	83408	358	2774.75	914	57,34%	2050,50
T-44-122	7	3040	212	1338.98	783	60,07%	1952,37
T-44-100 (R)	8	2643	216	1435.13	845	53,00%	1951,22
Tiger II (H)	7	1057	42	1295.25	826	61,31%	1934,24
Concept 1B	9	115287	96	2268.41	947	56,45%	1864,81
Jagdtiger (H)	8	782	49	1604.15	814	58,37%	1848,64
Kampfpanzer 50 t	9	143533	176	2049.96	894	55,47%	1840,76
T-22 medium	10	39141	170	2028.74	796	57,88%	1839,52
Chimera	8	153639	74	1716.04	869	55,31%	1832,14
Object 260	10	251947	160	2189.61	757	52,69%	1807,97
WZ-113-II	8	492	28	1528.55	895	54,63%	1804,97
K-2	8	408	34	1571.20	935	59,49%	1795,59
Škoda T 45	7	8952	41	1273.38	833	56,57%	1743,68
VK 65.01 (H)	5	820	24	696.24	648	58,88%	1737,33
Charlemagne	8	31164	83	1775.11	907	56,41%	1734,70
VK 45.02 (P) Ausf. B7	7	635	18	1199.96	744	57,61%	1719,23
Pz.Kpfw. V/IV Alpha	5	206	425	809.40	784	63,56%	1716,31
AltProto AMX 30	8	67527	95	1407.92	847	52,56%	1702,07
114 SP2	10	88223	70	2450.08	715	52,28%	1694,37
Kampfpanzer 07 RH	8	72880	135	1274.64	783	52,38%	1679,75
AMBT	8	42133	78	1597.64	841	52,94%	1672,07
Progetto M35 mod. 46	8	423181	383	1404.91	767	52,18%	1659,35
Chieftain/T95	8	39684	71	1194.73	757	53,20%	1657,06
T23E3	7	51677	69	922.09	659	54,12%	1655,44
WZ-111	8	166886	589	1287.80	733	53,07%	1654,81
M48A5 Patton	10	385789	246	1929.03	694	51,46%	1652,78
Object 274a	8	152495	143	1342.36	802	51,04%	1647,20
AMX M4 mle. 51	9	253144	117	1790.44	799	53,24%	1646,33
FCM 50 t	8	220994	626	1224.98	713	52,36%	1635,99
Object 430	10	99887	219	1860.72	705	50,54%	1626,94
Type 98 Ke-Ni Otsu	3	598	23	292.70	437	60,63%	1626,73
Strv K	9	95783	89	1720.91	830	50,62%	1625,18
AMX 50 B	10	592963	314	1981.34	656	50,59%	1624,69
WZ-111 model 5A	10	298526	118	2022.89	728	51,43%	1619,93
Vz. 55	10	381954	130	2269.98	787	51,40%	1616,51
Pz.Kpfw. II Ausf. J	3	38922	128	482.23	762	63,96%	1605,50
EMIL 1951	8	163121	186	1446.59	754	51,80%	1602,95
T 55A	9	787058	154	1601.69	714	52,35%	1600,82
A43 BP prototype	6	307	31	820.55	610	55,33%	1600,41
T-44-100	8	13	233	1236.54	685	55,97%	1598,87
Type 59 G	8	21876	105	1285.12	808	51,93%	1589,69
Leopard 1	10	477778	278	1961.62	668	50,21%	1583,04
STB-1	10	572743	243	1913.53	715	51,31%	1576,27
E 50 Ausf. M	10	509782	291	1866.69	674	51,20%	1572,59
Object 259A	8	366	20	1312.80	811	52,54%	1567,26
T-44-85	7	697	43	899.51	732	52,80%	1563,88
Object 263	10	150211	303	2024.75	643	49,77%	1561,60
Type 59	8	243474	1852	1125.81	715	51,53%	1558,36
M46 Patton	9	480377	225	1508.29	706	51,71%	1552,26
Bat.-Châtillon Bourrasque	8	473620	351	1338.23	760	53,28%	1546,99
Panzer 58	8	1262	32	1116.76	724	49,83%	1546,18
M54 Renegade	8	324101	163	1466.80	807	53,69%	1545,56
Waffenträger auf E 100	10	382528	467	2145.58	611	49,68%	1543,13
CS-63	10	197795	81	1903.41	739	51,76%	1542,66
AMX 13 57	7	205557	103	767.55	729	53,88%	1542,02
M48A2/T54E2/T123E6	10	739	42	1879.67	696	54,76%	1538,30
113	10	243933	153	1817.53	691	50,96%	1537,20
TVP T 50/51	10	764278	312	1859.16	659	50,69%	1528,13
T-34-85 Rudy	6	46781	211	798.41	609	53,75%	1527,81
TNH T Vz. 51	9	435557	94	1738.07	808	50,99%	1527,00
Object 244	6	14400	30	939.52	714	56,17%	1519,59
CS-59	9	234609	90	1563.45	756	49,87%	1517,78
T57 Heavy Tank	10	931684	379	1943.42	648	49,41%	1516,00
Kirovets-1	8	20821	43	1378.71	818	52,89%	1515,99
E 50	9	777325	291	1531.79	702	51,90%	1514,19
Škoda T 56	8	296737	123	1639.28	862	54,05%	1511,51
Gonsalo	8	333	22	1477.40	844	54,83%	1511,46
Kranvagn	10	637661	151	2045.10	734	50,36%	1510,42
Centurion Action X	10	340249	225	1781.26	657	50,27%	1510,37
WZ-111 model 1-4	9	504531	233	1542.35	709	51,56%	1509,92
Progetto M40 mod. 65	10	735643	276	1946.88	681	49,84%	1509,02
Object 252U	8	90545	230	1389.88	773	53,05%	1507,53
UDES 15/16	10	239151	110	1899.13	707	50,67%	1507,32
T110E5	10	803990	367	1828.27	667	50,39%	1507,18
SU-130PM	8	554790	501	1476.82	695	50,50%	1503,92
Panhard EBR 75 (FL 10)	8	172443	384	831.19	659	52,95%	1500,22
Object 780	10	89230	42	2152.12	771	50,90%	1500,19
Type 61	9	595309	165	1517.03	704	50,21%	1497,21
T-34-85 Rudy	6	92890	370	771.35	582	54,01%	1495,41
T25 Pilot Number 1	8	381439	346	1094.66	664	50,02%	1493,64
WZ-111 Qilin	10	23798	64	1952.01	750	50,16%	1492,10
WZ-114	9	106495	57	1643.89	791	51,06%	1490,27
121	10	314770	235	1777.92	665	50,18%	1489,55
Cobra	9	45704	38	1764.29	798	52,47%	1489,40
GSOR 1008	8	255524	173	1472.31	743	51,52%	1485,48
M60	10	125729	127	1809.93	668	51,28%	1482,68
Cromwell B	6	191274	241	734.31	619	55,40%	1480,41
60TP Lewandowskiego	10	608164	146	2034.56	721	50,48%	1477,48
VK 100.01 (P) Ausf. B	8	741	27	1306.44	712	54,31%	1477,31
ASTRON Rex 105 mm	8	91499	79	1438.26	815	52,50%	1473,93
SU-76I	3	13067	144	485.38	522	59,06%	1472,15
AMX 50 120	9	813394	218	1525.93	650	50,03%	1471,66
Emil II	9	824162	154	1654.72	740	50,93%	1469,33
M-V-Y	10	72848	43	1926.62	777	49,55%	1468,79
Object 252U Defender	8	385883	304	1345.93	743	52,38%	1466,50
Bisonte C45	8	242379	142	1393.23	819	51,42%	1466,32
122 TM	8	316318	112	1377.30	764	51,92%	1465,59
Object 268 Version V	10	16987	59	2059.52	696	50,38%	1465,05
Bat.-Châtillon 25 t	10	1067672	656	1693.15	623	50,50%	1463,45
Pz.Kpfw. 38H 735 (f)	2	40872	229	321.31	464	59,42%	1463,33
Object 777 Version II	10	907	43	1752.98	677	52,80%	1462,82
Super Conqueror	10	839249	152	1911.26	703	50,01%	1462,52
E 25	7	823708	898	956.08	583	51,40%	1461,33
IS-2M	7	46119	38	1172.45	711	52,52%	1461,31
Conqueror	9	1024391	194	1575.23	720	50,62%	1455,56
Object 430 Version II	9	289208	218	1402.15	683	50,75%	1452,30
Rinoceronte	10	174817	84	1935.91	715	49,32%	1446,89
Leopard Prototyp A	9	674838	242	1547.31	675	50,21%	1445,63
Char Futur 4	9	802420	148	1712.14	733	50,76%	1443,01
T-44-100 Igrovoy	8	454744	335	1157.51	758	51,14%	1442,94
ShPTK-TVP 100	8	185010	78	1392.73	731	50,67%	1442,76
Lansen C	8	264285	113	1236.17	726	51,43%	1440,07
AMX 50 Foch	9	433582	220	1608.60	688	50,98%	1436,44
Object 257 (P)	10	843	47	1837.32	679	53,00%	1435,79
AMX 13 57 GF	7	58121	347	677.77	671	52,33%	1434,36
WZ-111G FT	9	120283	176	1697.64	677	50,68%	1428,87
CS-52 LIS	8	313896	141	1263.30	728	51,61%	1426,85
Object 430U	10	977865	192	1806.55	680	50,27%	1426,00
Škoda T 50	9	958757	240	1532.57	672	51,14%	1424,91
CS-44	7	336656	50	959.88	650	51,57%	1424,47
T95E2	8	54286	64	1067.07	610	50,44%	1423,61
Object 140	10	978586	389	1687.47	643	49,75%	1421,69
WZ-120-1G FT	8	406866	251	1325.81	705	51,85%	1421,28
KV-2 (R)	6	37311	221	849.11	622	53,84%	1415,96
Tortoise	9	607027	246	1659.53	721	51,52%	1415,07
Rheinmetall Skorpion	8	122978	333	1401.69	689	50,45%	1414,15
T54E1	9	1139372	250	1499.24	656	49,47%	1414,01
Centurion Mk. 7/1	9	465858	213	1428.40	686	50,10%	1413,10
Type 64	6	561434	247	540.44	515	52,73%	1413,03
Object 430	9	1127509	181	1551.14	703	50,59%	1410,99
Object 703 Version II	8	396145	146	1324.68	805	52,22%	1408,26
UDES 16	9	382767	115	1466.29	696	49,04%	1408,07
Kunze Panzer	9	207810	59	1573.04	730	49,80%	1407,96
Prototipo Standard B	9	884244	178	1552.77	682	49,27%	1406,54
AMX 50 Foch (155)	10	362854	307	1935.89	626	50,64%	1406,34
AE Phase I	9	875666	98	1606.75	731	50,24%	1402,28
E 75 TS	8	306828	96	1276.68	748	51,33%	1402,24
BT-SV	3	21252	86	334.73	428	55,46%	1398,65
AMX 13 105	10	507412	205	1235.72	603	49,11%	1392,53
VK 45.02 (P) Ausf. B	9	586530	271	1434.85	668	50,76%	1391,39
M26 Pershing	8	628404	153	1040.64	636	50,90%	1391,05
IS-3A	8	347300	143	1315.13	791	52,46%	1389,70
T95	9	560824	216	1668.81	703	51,87%	1389,09
AMX M4 mle. 54	10	150356	74	1786.70	713	49,44%	1388,99
Maus	10	565235	202	1753.33	694	51,74%	1387,14
T-34-3	8	272104	253	1175.48	677	50,44%	1386,49
E 100	10	1087777	383	1763.58	645	50,16%	1386,04
AMX 50 100	8	1137364	235	1217.08	621	50,74%	1385,64
T110E3	10	503203	212	1940.89	668	50,84%	1385,58
AMX 30 1er prototype	9	397761	229	1404.86	640	50,90%	1384,73
Strv 103-0	9	698658	194	1596.41	616	49,41%	1383,04
T42	8	12027	51	1125.53	702	49,32%	1382,07
Škoda T 27	8	227213	61	1147.35	677	49,65%	1380,62
K-91	10	133346	97	1708.08	674	48,82%	1380,53
Object 777 Version II	9	365671	59	1586.29	757	50,79%	1379,86
Rhm.-Borsig Waffenträger	8	1457153	461	1346.73	580	49,67%	1376,60
Object 268 Version 4	10	711451	164	1921.32	679	51,98%	1376,25
Object 277	10	943645	145	1791.25	672	49,18%	1375,49
KV-5	8	244603	1090	1148.73	684	49,80%	1372,47
Strv 103B	10	464325	211	1915.89	619	49,75%	1371,79
SU-122-54	9	230629	223	1432.74	614	47,77%	1370,94
50TP Tyszkiewicza	9	596052	102	1536.08	728	50,46%	1369,73
Object 705A	10	576279	138	1826.89	687	49,01%	1369,02
Pz.Kpfw. VII	10	301440	108	1803.82	685	50,63%	1368,82
IS-2	7	208588	149	1035.32	648	52,85%	1366,09
LT-432	8	294522	181	752.54	669	51,34%	1364,53
VK 168.01 (P)	8	288009	132	1179.83	662	50,67%	1364,03
Type 62	7	229189	359	613.68	596	51,61%	1363,68
TL-1 LPC	8	54434	89	1119.46	673	49,54%	1363,12
T34	8	717491	1291	1149.23	603	49,61%	1362,90
112	8	197760	282	1164.59	713	51,11%	1362,35
Progetto C50 mod. 66	9	264808	113	1500.02	736	49,56%	1360,00
Caernarvon Action X	8	460132	122	1147.60	734	50,46%	1357,95
Type 5 Heavy	10	406885	186	1842.65	694	50,92%	1357,39
Excalibur	6	382719	37	858.77	557	52,34%	1357,19
T20	7	844471	114	851.10	588	52,50%	1355,41
AMX Canon d’assaut 105	8	196453	163	1282.50	652	50,01%	1353,17
Object 704	9	1246144	360	1675.83	602	49,32%	1351,72
IS-4	10	869050	262	1716.76	652	48,48%	1350,57
Manticore	10	147606	170	1151.80	693	52,02%	1348,79
Rheinmetall Skorpion G	8	747527	621	1281.05	643	51,00%	1346,89
M6A2E1	8	122532	246	1148.40	689	50,43%	1346,42
WZ-132-1	10	81330	116	1169.15	621	48,92%	1345,48
Grille 15	10	930616	427	1853.53	552	49,03%	1344,98
AMX 30 B	10	255014	114	1622.22	625	49,70%	1342,99
Object 705	9	690857	111	1483.42	703	50,12%	1341,67
121B	10	286183	95	1742.13	684	49,89%	1340,46
STA-2	8	188306	144	1040.66	657	49,02%	1339,99
M103	9	986723	276	1388.65	641	49,15%	1339,95
Waffenträger auf Pz. IV	9	1195300	320	1570.96	594	49,13%	1338,42
Kanonenjagdpanzer 105	8	216861	128	1277.51	650	50,26%	1337,75
50TP prototyp	8	352133	75	1251.96	715	52,11%	1335,90
T110E4	10	941207	294	1846.16	610	49,09%	1334,92
FV215b (183)	10	412217	558	1808.68	589	48,72%	1334,77
leKpz M 41 90 mm GF	8	169124	262	742.77	584	50,56%	1334,06
FV4004 Conway	9	686998	150	1519.35	624	48,72%	1333,42
Emil I	8	1068055	133	1219.95	669	49,96%	1332,58
FV4202	8	665915	231	1020.21	657	50,09%	1324,68
T77	8	196316	56	1291.18	704	50,19%	1324,58
AMX M4 mle. 49	8	398414	164	1136.77	686	50,62%	1322,32
IS-5 (Object 730)	8	210864	95	1147.85	669	52,15%	1322,19
Panther mit 8,8 cm L/71	8	128917	316	1001.71	633	49,06%	1321,28
Jagdpanzer E 100	10	814759	405	1830.00	589	49,88%	1319,87
STA-1	8	772144	137	1010.53	627	49,63%	1319,47
T-54 first prototype	8	412185	238	1027.38	684	49,75%	1317,58
Jagdtiger	9	975034	255	1564.82	615	49,98%	1316,56
E 75	9	1393472	325	1410.10	652	50,07%	1315,70
Pz.Kpfw. S35 739 (f)	3	251994	146	371.12	455	58,24%	1314,21
TS-5	8	417677	182	1295.36	722	52,52%	1312,05
AMX 50 Foch B	10	314758	90	1804.27	624	49,93%	1311,88
T28	8	665940	128	1225.81	631	50,35%	1309,15
Object 268	10	840694	332	1847.30	574	47,97%	1309,12
King Tiger (Captured)	7	536616	29	1014.54	668	51,36%	1307,42
WZ-113G FT	10	60967	84	1833.79	642	48,93%	1307,27
ST-II	10	212043	58	1766.71	705	49,55%	1304,63
T78	6	199714	51	884.77	612	52,97%	1304,14
UDES 14 Alt 5	8	558169	96	1088.90	630	49,13%	1303,91
P.44 Pantera	8	1050629	124	1070.78	613	48,16%	1302,78
Progetto CC55 mod. 54	8	379155	89	1233.06	700	49,44%	1301,78
K-91-PT	9	214057	42	1511.64	716	49,29%	1301,27
Schwarzpanzer 58	8	57749	88	1013.98	628	48,56%	1300,19
KV-4 KTTS	8	852	58	1083.17	631	52,27%	1299,58
T30	9	1206098	335	1522.01	611	49,18%	1299,20
Bofors Tornvagn	8	240007	42	1266.02	763	50,87%	1298,97
T-54 ltwt.	9	818557	327	885.28	594	49,71%	1296,94
Pz.Kpfw. IV Ausf. H Ankou	5	9172	24	645.70	620	52,95%	1294,45
M-II-Y	7	177654	42	1024.23	691	50,65%	1291,90
IS-2	7	846947	154	946.97	599	51,90%	1289,34
Type 5 Chi-Ri	7	818830	109	811.91	573	49,33%	1288,46
FV215b	10	419753	156	1641.46	631	49,86%	1288,09
IS-3-II	9	422051	113	1448.59	712	49,86%	1288,03
T-127	3	718118	89	311.13	395	54,49%	1287,85
M56 Scorpion	7	231748	134	918.83	574	50,36%	1287,83
KV-4 Kreslavskiy	8	32166	74	1171.80	683	50,32%	1287,15
STG	8	83148	125	1104.74	638	48,94%	1287,07
ISU-122S	7	59090	183	938.91	561	50,41%	1286,86
Object 263	9	675775	127	1506.44	654	49,95%	1285,44
M-IV-Y	8	210064	32	1285.18	770	51,16%	1284,71
53TP Markowskiego	8	768057	90	1159.68	670	48,99%	1282,00
Strv m/42-57 Alt A.2	6	544556	121	715.78	523	51,58%	1281,88
HWK 30	8	185638	113	743.86	608	49,46%	1280,18
Chrysler K	8	65376	42	1164.35	728	50,12%	1279,80
Object 261	10	764447	633	1457.29	550	49,06%	1278,43
T-34-1	7	639668	152	803.38	574	52,00%	1278,02
Mäuschen	9	366773	107	1434.54	688	50,93%	1275,95
Caernarvon	8	1169438	129	1116.31	669	50,02%	1274,51
Lorraine 50 t	9	30854	23	1460.02	746	48,99%	1273,64
TNH 105/1000	8	520482	61	1141.75	700	48,59%	1273,20
Panzer 58 Mutz	8	176777	237	989.86	637	50,12%	1273,02
T95/Chieftain	10	827	45	1685.18	616	50,86%	1273,01
Bat.-Châtillon 25 t AP	9	1334069	256	1249.75	605	49,08%	1271,95
IS-7	10	1919246	441	1587.28	606	48,58%	1271,72
T26E5	8	295938	130	1068.26	713	50,75%	1271,26
Indien-Panzer	8	570497	133	1004.18	613	49,19%	1269,41
T34 B	8	72022	153	1111.30	594	48,72%	1267,68
Somua SM	8	590504	94	1269.20	721	52,08%	1266,62
T29	7	1629239	277	987.30	593	51,45%	1265,95
IS-6 B	8	356299	118	1232.62	679	50,02%	1264,71
Kanonenjagdpanzer	8	786	27	1025.46	605	49,75%	1261,68
ISU-152K	8	265888	109	1246.62	653	49,54%	1259,00
T-62A	10	1020550	406	1516.48	601	48,68%	1258,13
VK 100.01 (P)	8	628595	130	1124.85	662	51,29%	1258,13
P.43 ter	7	1056149	71	816.20	575	50,80%	1257,76
Spähpanzer SP I C	7	648107	137	650.09	525	50,00%	1256,51
Panther II	8	918962	157	968.55	593	50,11%	1255,39
M4A3E8 Fury	6	29700	142	600.51	555	52,21%	1253,65
Turtle Mk. I	8	131268	54	1208.98	743	51,36%	1253,53
IS-2 shielded	7	543334	63	1007.64	585	50,66%	1253,29
T69	8	1186519	179	998.84	599	49,08%	1251,64
Spähpanzer Ru 251	9	423528	362	829.43	588	50,18%	1250,92
M40/M43	8	1134602	296	1135.72	546	50,21%	1250,30
leKpz M 41 90 mm	8	40545	123	694.70	580	50,02%	1245,82
Panther	7	1082309	146	777.88	561	51,20%	1245,58
ST-I	9	838892	294	1370.20	638	48,96%	1244,80
Škoda T 40	6	151179	179	641.26	494	51,22%	1242,20
212A	9	899838	338	1337.33	549	48,88%	1241,41
Centurion Mk. 5/1 RAAC	8	256693	89	1004.95	682	50,17%	1240,13
M4A3E8 Thunderbolt VII	6	33289	95	653.76	594	52,36%	1240,07
SU-100M1	7	1347185	117	890.35	540	50,20%	1239,86
WZ-120	9	467238	246	1229.41	642	50,00%	1237,00
M4A1 FL 10	6	199071	34	771.97	595	51,77%	1236,57
IS-6	8	865082	478	1110.59	610	50,89%	1233,30
G.W. E 100	10	400286	467	1444.47	541	49,12%	1232,94
Object 416	8	545408	176	977.57	573	48,49%	1232,38
WZ-132A	9	181757	160	872.89	590	49,07%	1231,96
AT 15A	7	127008	156	863.72	604	51,07%	1231,01
Vz. 44-1	7	543277	40	986.35	683	51,13%	1230,42
M46 Patton KR	8	57215	168	969.25	655	48,67%	1228,55
FV217 Badger	10	435556	85	1736.51	632	49,79%	1227,87
T28 Concept	7	1521564	69	875.84	521	51,63%	1226,68
T32	8	1290315	184	1061.32	616	50,16%	1225,51
Chrysler K GF	8	543386	128	1116.95	664	49,90%	1223,35
XM551 Sheridan	10	297365	166	1111.54	571	48,01%	1221,69
G.W. Tiger	9	629324	324	1267.35	537	48,98%	1221,39
AT 15	8	688704	161	1134.05	634	50,55%	1220,19
T-54	9	1768858	479	1189.40	618	49,14%	1218,38
Conqueror Gun Carriage	10	339016	335	1457.85	569	50,38%	1218,03
45TP Habicha	7	793787	61	925.86	604	50,29%	1217,53
T92 HMC	10	521406	384	1436.14	537	48,81%	1214,80
Centurion Mk. I	8	660575	149	936.20	603	50,17%	1214,52
Pz.Kpfw. V/IV	5	22574	216	697.52	675	58,19%	1214,20
AMX AC mle. 48	8	616561	185	1095.15	577	49,22%	1210,84
Lorraine 40 t	8	601917	138	1098.18	615	51,32%	1210,10
Pudel	6	65975	76	661.37	543	52,15%	1209,05
M53/M55	9	783633	436	1262.81	566	49,87%	1208,99
Tiger 131	6	819610	144	704.25	484	50,97%	1208,56
T-103	8	312448	120	1226.05	639	49,28%	1208,27
STG Guard	8	429087	172	1088.74	590	48,80%	1207,90
VK 75.01 (K)	8	153670	70	1134.93	721	50,39%	1207,39
T-34-2G FT	7	288329	102	880.21	524	50,71%	1206,78
110	8	656695	161	1045.12	626	50,59%	1205,59
WZ-132	8	513713	286	698.01	557	50,56%	1204,94
AT 7	7	848957	109	922.03	589	53,04%	1200,73
T-100 LT	10	525732	228	1020.95	619	49,33%	1199,64
T-28E with F-30	4	188222	63	429.68	427	55,02%	1194,64
SU-85I	5	103367	114	522.56	416	50,30%	1193,58
Challenger	7	898488	90	896.24	545	50,09%	1192,42
Leo	7	1182398	106	779.88	542	50,01%	1192,21
Caliban	8	239101	62	1152.60	733	50,37%	1191,54
M-VI-Y	9	88117	62	1315.10	709	47,53%	1190,28
O-Ni	7	1348620	147	923.20	568	51,96%	1188,26
GSOR3301 AVR FS	9	120511	90	806.69	688	51,24%	1185,91
P.43 bis	6	1327599	68	643.32	485	50,02%	1184,65
VK 168.01 Mauerbrecher	8	38706	36	1080.52	679	49,49%	1181,84
CS-53	8	340876	76	947.71	608	46,38%	1180,15
T-10	9	2294899	390	1272.70	583	48,30%	1179,27
SU-101	8	1112205	159	1073.25	578	48,24%	1179,12
T26E5 Patriot	8	283413	144	1026.14	666	48,97%	1177,82
VK 45.02 (P) Ausf. A	8	698416	166	1021.46	603	49,38%	1177,78
T25 AT	7	440349	129	872.06	513	50,30%	1177,50
T26E4 SuperPershing	8	1073775	544	950.12	613	49,28%	1177,17
Charioteer	8	872406	156	1108.18	578	48,76%	1172,29
VK 30.02 (M)	6	1020777	80	613.76	483	49,96%	1172,17
Type 4 Chi-To	6	963189	87	608.70	485	49,58%	1168,70
VK 45.03	7	163156	38	911.01	608	51,61%	1168,32
Pz.Kpfw. IV Schmalturm	6	149157	149	605.32	487	50,49%	1168,15
FV4005 Stage II	10	659540	334	1647.93	566	48,41%	1167,54
B.U.G.I.	6	360438	36	712.72	508	49,91%	1165,01
Krupp-Steyr Waffenträger	7	110862	145	860.65	522	49,62%	1164,41
Type 4 Heavy	9	709739	220	1263.45	615	49,56%	1163,71
FV201 (A45)	7	488251	215	831.80	561	50,62%	1162,74
Škoda T 25	6	1799860	127	603.13	471	50,43%	1159,52
105 leFH18B2	5	380968	211	580.80	417	54,22%	1158,11
T71 DA	7	1359723	274	578.16	518	50,02%	1156,34
Tiger II	8	1701805	254	1031.20	580	48,99%	1154,52
M4A1 Revalorisé	8	566620	197	977.81	545	51,19%	1154,45
SU-122-44	7	806442	328	862.78	509	51,54%	1154,26
TOG II*	6	58353	105	683.78	497	50,90%	1153,51
Panther/M10	7	114437	230	746.73	544	50,24%	1152,30
Jagdpanther II	8	611322	263	1124.59	533	49,42%	1151,96
ELC EVEN 90	8	800775	263	627.84	622	51,22%	1151,22
M-III-Y	8	144007	55	1064.79	703	49,07%	1149,39
AMX M4 mle. 45	7	1200823	121	851.78	544	49,82%	1149,01
A-44	7	736150	115	736.87	519	49,10%	1148,36
T37	6	1544433	158	427.75	441	50,30%	1147,63
Strv 74	6	1373849	80	618.75	465	49,66%	1144,92
T49	9	923332	484	806.15	551	49,38%	1144,85
Konštrukta T-34/100	7	1307647	110	743.53	519	50,55%	1144,74
SU-14-2	8	1048522	274	1077.08	512	48,91%	1144,63
M4A3E2 Sherman Jumbo	6	722140	138	578.07	477	51,30%	1144,04
Bat.-Châtillon 155 58	10	486532	608	1296.67	531	49,48%	1143,31
Carro d’assalto P.88	7	400066	47	890.61	622	49,79%	1142,94
Pawlack Tank	6	226614	32	734.28	554	50,26%	1136,18
IS-3	8	3024155	595	1034.33	551	49,36%	1134,46
Matilda LVT	4	89707	5	513.37	543	51,24%	1132,13
T-34-2	8	457067	165	864.46	588	49,30%	1132,08
AMX 13 90	9	1521648	497	775.16	568	50,21%	1129,80
ISU-130	8	1200	65	1073.99	603	48,44%	1128,44
Dicker Max	6	286527	290	641.59	425	50,73%	1125,56
FV3805	9	406400	237	1181.15	577	49,36%	1125,29
LTG	7	520229	99	569.37	508	49,24%	1123,22
Bretagne Panther	6	209233	30	663.26	555	51,81%	1123,18
O-Ho	8	991186	159	1028.82	585	49,79%	1122,16
Lorraine 155 mle. 51	8	988514	274	1005.44	512	49,63%	1122,08
Type 58	6	1247578	144	560.48	471	50,48%	1119,83
Tetrarch	2	1237905	33	182.73	280	53,41%	1116,16
AC 4 Experimental	6	57386	80	622.40	488	50,25%	1115,54
Sherman VC Firefly	6	196564	27	677.03	521	50,17%	1113,83
M36 Jackson	6	576917	120	646.19	435	50,67%	1113,63
WZ-131G FT	6	386510	78	651.46	428	50,57%	1113,50
VK 30.02 (D)	7	669070	114	717.64	557	49,89%	1113,12
113 Beijing Opera	10	5286	30	1556.38	724	47,45%	1113,00
T28 Prototype	8	1453464	225	1071.16	548	48,50%	1112,55
AMX Chasseur de chars	8	516518	394	848.99	540	50,49%	1110,73
LHMTV	8	192977	78	639.10	626	49,63%	1109,27
WZ-111 Alpine Tiger	8	162099	71	1073.51	676	48,76%	1108,43
Comet	7	929219	116	697.49	537	49,01%	1107,46
AMX M4 mle. 49 Liberté	8	341551	145	1017.50	642	48,95%	1107,27
Tiger (P)	7	1316269	178	844.16	553	50,69%	1106,44
M4-85	5	75851	6	524.85	541	49,89%	1104,73
G.W. Panther	7	1348311	346	896.90	469	50,14%	1102,41
Ferdinand	8	754225	264	1103.01	541	49,99%	1101,16
S35 CA	5	973149	79	496.07	367	52,06%	1100,64
WZ-131	7	717332	172	548.98	533	49,94%	1099,83
ISU-152	8	1795737	384	1105.37	501	48,21%	1097,07
Strv 81	8	162961	22	910.03	652	48,62%	1096,37
A-32	4	14650	166	368.19	462	55,09%	1095,55
O-I	6	1766132	172	663.95	459	51,68%	1095,21
Panhard EBR 105	10	456548	301	981.78	627	50,10%	1093,61
Heavy Tank No. VI	6	146899	113	645.64	503	51,31%	1093,06
M48A2 Räumpanzer	8	47134	39	930.63	669	48,97%	1092,56
Loza’s M4-A2 Sherman	6	9636	33	561.73	523	49,06%	1092,53
SU-100Y	6	228588	322	657.54	439	50,83%	1090,69
Cromwell	6	1469378	222	551.53	461	51,74%	1089,49
AMX AC mle. 46	7	687918	115	789.99	490	49,94%	1089,17
G.W. Tiger (P)	8	755312	271	984.75	499	49,17%	1088,54
59-Patton	8	44436	141	848.58	618	49,17%	1088,48
Bat.-Châtillon 155 55	9	634077	361	1115.37	526	49,08%	1083,47
M41 Walker Bulldog	8	1192713	312	608.52	524	49,72%	1078,29
KV-220-2	5	358446	84	547.67	578	55,99%	1077,97
Strv S1	8	716598	244	1097.91	514	50,17%	1075,08
UDES 03	8	1034001	175	1052.02	518	48,07%	1072,04
LTTB	8	1020481	216	601.81	542	49,27%	1071,59
Matilda Black Prince	5	232022	62	429.17	422	51,20%	1069,50
WZ-111-1G FT	8	212455	143	1042.75	545	47,78%	1069,16
Black Prince	7	1162952	95	804.88	595	50,63%	1068,94
KV-1 shielded	5	103811	6	594.88	642	51,00%	1065,30
Sherman Firefly	6	193210	94	573.16	443	49,65%	1065,15
M22 Locust	3	237485	61	242.11	358	53,40%	1065,13
M4A1 Sherman	5	1273156	99	405.33	376	52,09%	1064,98
Achilles	6	840827	65	604.45	442	49,52%	1059,15
M12	7	1389991	179	839.74	486	49,75%	1058,75
ARL 44	6	1422541	129	616.70	448	49,60%	1058,21
Rheinmetall Panzerwagen	10	121397	122	957.36	578	47,05%	1058,17
M41D	8	88173	39	617.11	570	49,42%	1054,66
Jagdpanther	7	1288420	191	805.04	463	49,85%	1052,89
Pz.Kpfw. T 15	3	137407	52	228.40	366	55,44%	1052,25
Tiger I	7	1824511	225	831.16	530	49,64%	1052,18
Nashorn	6	1741515	100	636.89	409	48,38%	1049,91
Löwe	8	1720732	425	982.10	569	49,86%	1049,49
Ikv 65 Alt II	6	1437628	83	602.20	393	49,11%	1045,86
Panhard EBR 90	9	534678	125	730.13	637	50,18%	1039,88
Object 257	9	1278059	135	1210.20	582	48,55%	1039,20
Pz.Kpfw. B2 740 (f)	4	488501	60	382.62	469	58,29%	1036,46
TVP VTU Koncept	8	949802	119	828.08	540	48,59%	1034,55
T-44	8	2291503	306	807.07	539	48,54%	1032,01
FV207	8	614071	188	924.08	534	48,86%	1028,93
Pz.Kpfw. 35 R	2	39148	4	355.93	514	52,18%	1028,67
DS PZInż	5	337549	19	493.77	391	49,55%	1027,01
SU-100	6	2563048	231	599.88	394	50,09%	1022,08
T92	8	307634	160	574.25	598	49,22%	1020,34
40TP Habicha	6	861728	43	570.45	441	48,80%	1015,83
M44	6	1592069	191	636.39	426	50,15%	1015,61
A46	6	270750	25	366.21	405	48,55%	1015,12
T-34 shielded	5	715034	39	420.33	388	50,19%	1015,02
Type 3 Chi-Nu Kai	5	168349	112	387.25	384	50,15%	1013,95
Valentine II	4	424879	76	280.02	377	51,93%	1011,30
Sturer Emil	7	1561050	143	773.01	454	47,71%	1011,29
T25/2	7	1901451	165	743.74	464	48,67%	1008,49
Ikv 90 Typ B	7	1139201	99	747.37	453	48,06%	1005,79
AMX 65 t	8	352525	80	912.34	576	47,19%	1001,33
Pz.Kpfw. T 25	5	419136	234	383.75	393	52,15%	996,62
HWK 12	8	303979	85	608.62	496	49,30%	994,23
Lorraine 155 mle. 50	7	1255087	195	809.46	457	49,55%	989,25
FCM 36 Pak 40	3	393369	104	316.77	344	56,86%	986,41
Aufklärungspanzer Panther	7	204385	102	480.91	501	48,76%	985,63
Pz.Kpfw. M 15	3	30596	4	292.77	434	47,41%	985,50
M4A3E8 Sherman	6	531221	111	513.68	446	50,65%	984,15
T26E3 Eagle 7	7	253012	23	737.59	506	49,95%	983,86
8,8 cm Pak 43 Jagdtiger	8	1175204	125	916.83	569	49,48%	981,68
Crusader 5.5-in. SP	7	881464	131	707.58	450	49,26%	979,37
Sherman III	5	251618	64	369.20	356	50,67%	977,74
Churchill VII	6	1443964	74	571.10	465	49,39%	971,99
KV-3	7	1913583	148	796.14	503	48,71%	971,63
AC 1 Sentinel	4	125794	13	273.88	371	51,74%	971,26
Ram II	5	52529	148	369.36	404	52,70%	964,69
KV-4	8	1220091	216	893.00	535	47,98%	960,80
IS-M	8	1047115	98	907.33	564	48,00%	958,36
Matilda IV	5	319728	144	376.70	404	51,60%	953,25
Hummel	6	1620214	186	661.83	384	49,28%	952,80
AMX 13 75	7	2333069	166	488.39	479	49,23%	951,76
IS-2-II	8	919722	84	926.66	574	47,80%	951,60
A-43	6	953448	125	492.57	431	49,28%	950,85
ARL V39	6	874941	94	541.14	387	48,69%	949,38
T-34 with L-11	4	641478	7	292.19	418	48,36%	948,16
P.43	5	1346061	35	365.59	356	49,93%	944,26
AMX 13 F3 AM	6	1462199	158	660.52	407	50,29%	942,14
Großtraktor — Krupp	3	205845	16	242.09	321	52,26%	941,28
KV-2	6	2547935	275	587.42	406	50,39%	939,50
AT 8	6	1113085	95	544.31	447	51,61%	938,52
T-43	7	2531821	175	618.45	476	48,68%	934,91
Strv m/42	5	1436889	46	363.19	341	49,25%	932,50
T-34-85M	6	1289981	69	611.97	474	51,47%	931,81
IS	7	3314153	299	737.12	472	48,66%	928,88
SU-152	7	2271444	215	716.16	423	48,48%	927,56
Churchill III	5	963736	211	439.07	531	50,42%	927,44
AMX 12 t	6	2748657	150	366.84	399	49,49%	926,74
M10 RBFM	5	1239901	81	488.00	387	49,70%	925,28
Škoda T 24	5	1784349	55	351.41	332	49,53%	924,62
Type 3 Chi-Nu	5	1253068	60	346.85	345	49,62%	922,87
M18 Hellcat	6	2578355	327	555.50	391	51,35%	919,25
Bat.-Châtillon 12 t	8	1601158	143	561.44	464	48,54%	917,73
Type T-34	5	1835230	99	343.09	338	49,99%	917,72
Hotchkiss EBR	7	1053295	84	456.22	485	49,41%	913,99
T71 CMCD	7	295979	77	464.56	459	48,19%	910,56
MTLS-1G14	3	1084956	23	225.54	285	50,54%	901,61
M24 Chaffee	5	1711780	98	276.26	370	50,04%	900,51
VK 30.01 (P)	6	1596561	125	507.80	411	49,17%	891,82
Type 5 Ke-Ho	4	459396	44	250.55	306	51,70%	891,56
KV-122	7	321978	56	715.75	453	48,36%	890,96
Pz.Kpfw. IV hydrostat.	5	168694	27	415.44	372	48,51%	888,15
Jagdpanzer IV	6	1630283	120	521.82	374	48,80%	887,92
Pz.Kpfw. III Ausf. K	5	173515	11	353.06	404	50,30%	885,10
VK 36.01 (H)	6	1751524	161	532.46	423	50,03%	883,92
VK 28.01	6	1007545	103	330.84	401	49,29%	879,61
Valentine	3	1469574	32	245.74	268	50,33%	878,51
O-I Experimental	5	1696381	82	480.35	385	51,28%	877,52
T-34-85	6	2992546	407	489.35	388	49,61%	876,07
Panhard AML Lynx 6×6	8	825523	111	539.47	525	47,72%	867,74
Grille	5	1849627	139	433.67	297	50,18%	863,63
FV304	6	1363106	260	522.68	349	50,57%	863,29
Pz.Sfl. IVc	5	1779131	81	405.37	312	47,79%	862,73
Turán III prototípus	5	266544	13	366.04	390	50,35%	862,61
59-16	6	935000	115	331.61	420	49,73%	860,02
Primo Victoria	8	428743	28	752.30	613	48,32%	859,73
SU-14-1	7	669057	246	675.59	408	48,41%	859,49
Panhard AMD 178B	6	1377830	63	327.86	383	49,21%	857,42
M10 Wolverine	5	947643	94	397.07	325	50,39%	857,27
T-29	3	2636544	33	239.91	263	49,65%	855,81
S-51	7	1205071	221	761.63	431	48,80%	855,15
BT-5	3	569346	15	253.50	257	48,40%	854,95
GSR 3301 Setter	7	265924	51	410.34	514	48,72%	853,84
M6	6	1342129	120	538.40	417	48,76%	853,46
Convert. Medium Tank T3	3	612219	6	292.29	381	48,62%	853,41
M4A2E4 Sherman	5	182801	97	314.66	369	50,51%	847,76
AT 2	5	1498808	64	369.91	353	51,79%	844,62
KV-85	6	2823205	396	544.08	388	49,64%	840,55
T2 Light Tank	2	376888	103	163.00	330	53,15%	839,20
T-50-2	6	2677447	56	347.04	373	49,95%	838,66
BDR G1 B	5	1434968	80	429.43	369	49,91%	835,68
P26/40	4	1482514	25	307.51	299	50,28%	835,31
VK 30.01 (D)	6	443376	120	464.51	409	49,40%	834,15
M4 Improved	5	178726	11	335.34	392	50,24%	826,49
T-45	2	1657068	16	169.64	261	50,95%	820,43
T67	5	2598142	306	388.97	323	51,04%	819,68
StuG IV	5	2127319	36	356.40	291	48,37%	817,23
SU-8	6	1273708	228	624.87	363	48,71%	815,71
Excelsior	5	361283	86	408.31	424	51,48%	813,91
Super Hellcat	7	2608956	62	637.67	437	49,06%	813,70
M7	5	1470419	77	243.81	309	48,75%	810,74
T21	6	1182147	103	322.40	413	48,54%	810,24
VK 28.01 mit 10,5 cm L/28	6	1206559	17	391.65	393	50,16%	806,69
Archer	5	681889	40	379.26	313	49,35%	804,60
M24E2 Super Chaffee	6	1692940	17	345.49	400	48,74%	802,63
T14	5	202227	161	394.36	424	50,67%	801,91
Bishop	5	1432936	75	382.70	293	51,37%	795,78
T1 Heavy Tank	5	1743595	93	406.09	364	49,21%	788,43
VK 30.01 (H)	5	1524419	88	409.86	363	49,35%	788,28
T-150	6	2530496	166	514.21	392	49,05%	786,48
T6 Medium	4	365937	22	367.96	287	48,80%	786,48
FV1066 Senlac	8	187410	44	487.25	512	48,52%	784,58
BT-7 artillery	3	2278692	45	215.29	279	50,06%	781,55
Pz.Sfl. IC	4	1195995	8	286.55	306	48,35%	779,24
T-44-100 (M)	8	3	9	746.59	662	44,44%	777,07
Churchill I	5	1828562	73	395.01	363	49,37%	775,29
Marder 38T	4	2022660	45	313.48	292	51,11%	774,08
Renault G1	5	235312	68	305.41	315	49,38%	770,34
Valiant	5	1194167	9	380.32	428	49,51%	761,22
Type 1 Chi-He	4	1070949	34	239.46	280	49,89%	756,40
60G FT	5	493094	41	380.96	294	49,28%	755,03
AMX 105 AM mle. 47	4	932900	49	243.69	226	50,35%	754,59
Pz.Kpfw. IV Ausf. H	5	2263501	155	316.20	310	49,88%	754,31
Matilda	4	1942728	72	279.89	285	51,76%	751,48
KV-220-2 Beta Test	5	6796	380	367.41	403	54,91%	748,16
MKA	2	1436495	13	191.43	254	50,26%	744,66
Pz.Kpfw. I Ausf. C	3	2257894	104	161.44	278	51,06%	732,98
KV-1	5	4020249	263	388.48	332	49,80%	732,68
AMX ELC bis	5	2954586	165	238.14	319	50,32%	729,35
SARL 42	4	357779	31	230.00	255	49,98%	723,02
AMX 13 105 AM mle. 50	5	1142538	80	375.23	272	48,62%	719,48
StuG III Ausf. G	5	2283122	121	350.98	282	49,33%	718,39
MT-25	6	1756687	172	275.10	389	49,70%	716,61
Lago	4	1644702	29	235.54	274	49,14%	712,48
T-116	3	1638153	14	184.95	246	49,16%	702,14
Ikv 103	5	1700696	53	319.07	287	48,60%	699,48
KV-1S	6	1734276	118	380.81	340	49,50%	699,45
Grant	4	338769	23	225.88	249	49,14%	697,30
M37	4	1536916	47	230.85	206	48,66%	693,92
Crusader	6	1593191	68	266.53	304	48,67%	686,20
SU-85	5	2886895	129	340.56	268	48,80%	679,84
Pz.Sfl. IVb	4	921323	51	240.46	217	50,57%	676,68
AM 39 Gendron-Somua	2	229082	6	157.43	286	49,67%	676,14
25TP KSUST II	5	851547	29	296.21	317	48,86%	675,49
Strv fm/21	1	2450730	5	115.99	229	49,77%	666,51
TKS z n.k.m. 20 mm	2	1506035	9	135.20	234	48,95%	663,67
ST vz. 39	4	1829353	26	213.94	256	49,56%	658,40
SU-76G FT	4	621044	36	331.96	267	52,09%	657,39
Birch Gun	4	1314729	39	206.16	216	49,01%	656,38
M15/42	3	1362551	12	229.72	244	49,34%	656,04
Cruiser Mk. II	2	1468956	21	167.53	212	49,83%	650,61
M14/41	2	1001482	5	172.54	225	50,69%	648,87
Type 98 Ke-Ni	3	554426	18	161.05	227	50,21%	646,25
VK 16.02 Leopard	5	1657349	90	218.99	313	49,58%	645,72
T40	4	1024447	67	277.68	266	51,45%	643,94
Pz.Kpfw. III/IV	5	1033522	125	266.07	289	48,55%	640,80
Churchill Gun Carrier	6	148166	76	412.37	327	47,58%	640,62
LTP	3	2048972	36	149.70	214	49,63%	638,96
T-34	5	3501862	193	269.18	280	49,12%	630,57
Covenanter	5	2025148	52	181.20	259	49,03%	621,95
StuG III Ausf. B	4	846185	33	260.31	239	49,49%	621,12
M41 HMC	5	1876823	86	437.61	313	48,92%	619,96
Sexton I	3	395726	16	190.54	232	52,56%	619,07
Sturmpanzer II	4	1110598	49	219.30	195	48,65%	613,20
Renault FT 75 BS	2	1570180	10	112.84	138	50,32%	608,73
M5A1 Stuart	4	2069135	49	180.06	278	50,03%	605,52
Alecto	4	1355827	46	241.45	262	49,66%	597,07
M2 Light Tank	2	2885334	36	138.11	228	52,14%	595,39
14TP	4	1070497	18	173.27	242	47,85%	594,86
KV-13	7	984643	134	448.08	411	47,79%	594,63
LT vz. 35	2	1738593	6	126.09	194	48,97%	587,61
Valentine AT	4	1728069	23	205.93	216	49,49%	587,41
SU-5	4	2104554	84	260.61	206	48,86%	587,24
4TP	1	1585039	5	114.83	207	49,14%	586,27
M3 Lee	4	2263396	48	192.84	226	48,35%	585,48
Type 95 Heavy	4	1662236	30	198.27	237	47,07%	583,12
7TP	2	974157	5	157.63	204	50,13%	582,95
Type 97 Te-Ke	2	1644422	11	124.76	204	49,46%	582,89
AMR 35	2	933704	6	135.80	199	49,03%	579,44
Somua S35	3	652657	15	205.77	242	50,46%	575,92
Lorraine 39L AM	3	1507777	24	184.56	180	49,94%	574,09
Cruiser Mk. I	1	1638937	10	128.06	171	48,34%	570,84
M2	2	570578	13	123.79	222	50,04%	569,49
Pz.Kpfw. IV Ausf. D	4	489117	37	202.86	242	49,09%	568,21
Jagdpanzer 38(t) Hetzer	4	2460920	99	247.13	234	50,31%	566,27
Strv m/38	2	1589056	6	128.67	232	48,97%	553,70
B1	4	1627617	36	201.04	258	47,96%	553,59
Cavalier	5	113186	18	289.81	289	46,62%	548,89
T82 HMC	4	240591	29	195.48	195	48,81%	548,89
M3 Stuart	3	2841038	23	142.36	222	48,83%	547,84
M8A1	4	2624841	48	239.17	249	49,43%	547,21
10TP	3	1012933	9	159.55	204	47,72%	545,18
SU-18	2	2885790	21	103.95	125	48,78%	542,20
T1 Cunningham	1	4060934	31	86.98	177	50,12%	541,92
Kolohousenka	1	2394931	5	101.92	175	50,01%	540,86
Type 97 Chi-Ha	3	1226675	18	171.47	223	49,97%	538,87
Renault Otsu	1	2872938	7	90.96	189	49,29%	538,57
Type 95 Ha-Go	2	841601	8	116.59	180	48,48%	538,55
AMX 40	4	2952390	38	143.25	223	48,95%	531,91
Fiat 3000	1	1717308	4	105.25	173	49,06%	531,00
Stuart I-IV	3	445712	13	144.43	226	49,17%	528,47
Pz.Kpfw. II Luchs	4	2291320	59	160.41	258	50,94%	520,17
Cruiser Mk. III	3	2317615	33	117.28	183	51,64%	516,06
Cruiser Mk. IV	4	2040233	27	156.66	219	50,12%	511,80
M7 Priest	3	1511429	39	200.25	188	48,45%	511,79
Pz.Kpfw. II Ausf. G	3	1232133	23	138.31	224	50,17%	510,01
SU-122A	5	1223910	77	280.26	237	47,23%	505,89
Strv m/40L	3	1698159	14	166.51	229	49,08%	505,08
MS-1	1	4323200	26	88.12	165	50,41%	498,83
Sav m/43	4	1931585	28	212.53	238	48,51%	495,60
Somua SAu 40	4	1240878	32	216.69	230	49,42%	495,50
SU-85B	4	2356600	79	237.83	228	49,77%	494,84
T-70	3	1582964	28	146.38	203	48,45%	492,06
LT vz. 38	3	1937498	17	141.09	201	49,08%	490,26
Durchbruchswagen 2	4	1202251	38	197.20	246	47,21%	489,66
L6/40	2	342317	6	131.72	237	50,40%	486,40
Pz.Kpfw. II	2	3069828	27	115.83	208	50,39%	486,22
Leichttraktor	1	4203137	20	94.93	175	50,02%	485,31
Type 89 I-Go/Chi-Ro	2	1467808	7	115.49	186	48,76%	482,38
M3G FT	3	580819	15	186.08	191	49,00%	477,86
T-80	4	944087	66	148.97	225	48,07%	475,18
Type 2597 Chi-Ha	3	2024287	19	147.22	203	50,18%	473,27
T3 HMC	2	2960182	50	122.01	169	51,05%	468,98
Wespe	3	1414276	30	151.43	161	48,81%	463,04
Renault R35	2	480792	8	108.54	208	50,48%	461,58
T2 Medium Tank	2	2427805	15	101.65	178	48,74%	457,30
T-28	4	4144018	85	180.27	216	48,70%	455,95
BT-2	2	3128326	43	101.64	163	49,36%	453,59
T1 HMC	2	2142188	21	91.73	123	49,46%	452,00
Loyd Gun Carriage	2	1632222	9	78.99	126	49,01%	450,90
Pz.Kpfw. III Ausf. J	4	1579582	55	166.37	238	49,43%	450,08
Marder II	3	2725442	34	175.00	196	50,86%	441,81
Hotchkiss H35	2	1951634	12	105.26	190	50,50%	441,71
Chi-Ni	2	1237358	9	99.19	185	48,21%	435,23
43 M. Toldi III	3	1809318	12	112.46	204	48,61%	434,80
M3 Light	3	390177	35	108.62	184	47,55%	433,35
L-60	2	1825215	11	92.47	239	48,74%	431,86
Renault UE 57	3	1340716	19	156.43	191	49,94%	425,78
Pz.Kpfw. III Ausf. E	3	2739512	31	148.04	208	49,44%	425,72
FCM 36	2	1090268	6	105.74	191	48,13%	423,81
Vickers Mk. E Type B	2	2114215	11	104.87	165	48,95%	421,04
T-60	2	1967921	15	92.03	176	49,59%	419,76
Vickers Medium Mk. I	1	3522395	11	80.27	147	48,66%	418,60
Panzerjäger I	2	2660634	14	123.86	160	50,01%	418,40
Sexton II	3	1533166	21	120.33	158	49,12%	417,57
M5 Stuart	4	2554933	47	124.93	258	48,89%	416,51
D2	3	1635351	16	126.12	196	49,94%	414,78
T-26	2	3535946	23	97.59	156	49,03%	412,52
Renault NC-31	1	2607233	7	75.18	147	48,50%	409,25
T1E6	2	1409094	20	89.30	175	49,62%	408,26
Pz.Kpfw. 35 (t)	2	2403095	20	95.06	163	48,91%	407,33
Pz.Kpfw. 38 (t)	3	2254944	35	134.98	195	51,31%	402,60
Pz.Kpfw. IV Ausf. A	3	604059	17	138.26	191	48,44%	399,80
VK 20.01 (D)	4	320083	36	151.01	231	49,07%	398,27
T-46	3	3959347	47	117.24	182	48,32%	394,53
Ikv 72	3	1769426	16	161.39	206	48,93%	394,21
Vickers Medium Mk. III	3	1641352	19	125.32	179	48,10%	384,07
SU-26	3	2638257	70	164.75	159	50,85%	378,43
Light Mk. VIC	2	1438398	17	78.89	171	49,37%	377,97
Universal Carrier 2-pdr	2	1687496	11	104.24	148	48,00%	358,39
Renault FT	1	3419254	7	62.74	138	47,93%	352,07
M2 Medium Tank	3	2405532	27	120.85	183	48,66%	350,06
Sturmpanzer I Bison	3	1440349	20	127.66	143	49,47%	349,34
Renault FT AC	2	1418292	9	106.95	143	47,87%	346,31
T18 HMC	3	311880	11	97.93	144	48,88%	343,10
Pz.Kpfw. II Ausf. D	2	1814908	11	80.37	245	49,19%	342,94
Pz.Kpfw. 38 (t) n.A.	4	1898065	57	128.75	241	48,97%	338,51
SU-76M	4	2851097	32	148.01	171	47,88%	338,06
BT-7	4	3008647	51	97.78	170	47,58%	331,30
T56 GMC	3	2818904	25	133.83	174	48,35%	328,40
T-26G FT	2	552240	7	108.38	149	50,45%	325,30
AMX 38	3	2920212	16	101.30	194	49,50%	322,60
T7 Combat Car	2	1764871	18	72.85	162	49,68%	317,23
Type 91 Heavy	3	1631444	15	118.71	173	46,41%	311,35
AT-1	2	2742084	16	96.41	129	49,40%	303,27
Vickers Medium Mk. II	2	1822946	10	80.25	133	46,89%	300,93
D1	2	1715431	7	75.50	158	46,90%	282,87
T-50	5	1789634	132	118.93	263	49,67%	282,46
Pvlvv fm/42	2	1593455	6	75.20	170	47,91%	246,55
Pz.Kpfw. I	2	1778134	8	69.15	179	46,57%	246,29
A-20	5	2611457	77	98.28	205	47,60%	246,05
G.Pz. Mk. VI (e)	2	1640516	8	47.00	98	47,13%	229,99

Про WoT: Звуки выстрелов орудий из клиента 0.6.7 для World of Tanks 1.17.1.0

Last update:

Анализ wn8 игрока world of tanks

После изменения значений параметров статистики танка кликом на кнопке добавьте
танк в таблицу «Измененная статистика техники, участвующей в пересчете показателей».

Кликом на кнопке открывается окно «Выбор количества боев и значений средних параметров, для добавления к статистике выбранного танка».

Расположенные в данной колонке кнопки позволяют:
– вернуть танк в таблицу «Статистика выбранного танка» для изменения значений его статистики;
del – вернуть танк в таблицу «Статистика выбранного танка» для изменения значений его статистики;
Лучшие танки для побед и поднятия WN8 в WoT 2021 | – удалить танк из таблицы «Статистика техники, участвующая в пересчете показателей».

Кликните чтобы показать или скрыть панель статистики техники

Анализ данных

Зависит ли винрейт от нации техники? Логично предположить, что нет, так как разработчики пытаются максимально сбалансировать это. Давайте построим график. Для построения графиков я использовал библиотеку seaborn:

sns.factorplot('nation','winrate', data=df_normalized,size=4,aspect=3)
sns.plt.title('Winrate from nation')

В глаза сразу бросаются чешские танки – среднее значение винрейта 51%, но и разброс самый большой. Это объяснятся тем, что ветка относительно новая и многие игроки, которые уже выкачали всё, что только можно, бросились выкачивать и эту ветку. Понятно, что такие игроки довольно скиловые, поэтому и процент побед выше среднего.

А как обстоят дела с классом техники, какой класс «нагибает»? Построим похожий график:

ax = sns.factorplot('type','winrate', data=df_normalized,size=5,aspect=3)
sns.plt.title('Winrate from type')

Видно, что самый большой шанс победить на среднем танке, а самый маленький на лёгких танках и артиллерии. То, что на лёгких танках такое значение — понятно. Многие игроки на этом классе, несутся сломя голову вперёд, сразу после начала боя, и естественно сливаются, не принося особой пользы команде. Арта это вообще отдельная тема, которую не будем здесь обсуждать.

Про WoT: Как почистить КЭШ в Танках? - Вопросы про World of Tanks

Далее мы не будем говорить об этих двух признаках, так как они не вносят особой пользы в модель на основе random forest.

Посмотрим на корреляцию выбранных раннее признаков и процента побед:

Выделяется сильная корреляция is_premium с winrate. Неужели премиумные танки намного лучше обычных? Не совсем так. Такая сильная зависимость скорее всего объясняется тем, что на премиумной технике играют опытные игроки, чтобы фармить серебро, так как у многих танков, покупаемых за золото, льготный уровень боёв, больше серебра за бой, возможность быстрой прокачки экипажа. Можно построить график и посмотреть, как распределён винрейт на премиумной и обычной технике:

facet = sns.FacetGrid(df_normalized, hue="is_premium",aspect=4)
facet.map(sns.kdeplot,'winrate',shade= True)
facet.set(xlim=(0.40, df_normalized['winrate'].max()))
facet.add_legend()
sns.plt.title('Winrate from premium')

Видно, что плотность распределения побед на обычной технике — это Гаусовское нормальное распределение со средним значением 49%. Плотность распределения побед на премиумной технике вытянута в сторону большего винрейта, среднее значение 52%, а дисперсия намного больше чем у обычной техники.

В игре всего 114 премиумных танка, а это 25% от общего количества. На гистограмме всех танков по проценту побед мы видели хвост справа. Давайте посмотрим, какие танки попали в него:

Получается 93% танков из хвоста — премиумные. Что интересно остальные 7% (2 из 31) это чешские танки.

Также из таблицы корреляции видно, что винрейт прямо пропорционален уровню танка. Рассмотрим подробнее на графике:

Легко объяснить такую картину. На первых двух уровнях техники такой маленький винрейт из-за того, что все начинающие игроки портят статистику танкам из-за отсутствия опыта. Также на первых уровнях больше шансов оказаться внизу списка. На 10 уровне наоборот, ты всегда в топе. Также на 9-10 уровне играть без премиум аккаунта убыточно, поэтому большинство людей там, играют с премиумом.

Про WoT: Итоги конкурса картинок и «WoT прикол!» | Конкурсы | World of Tanks

Из оставшихся признаков прямо пропорциональны винрейту: прочность, скорость вперёд, урон в минуту и броня. Обратно пропорциональны: скорость сведения, разброс орудия. Пока всё очевидно, но дальше видно, что максимальный урон и бронепробитие обратно пропорциональны проценту побед.

Это странно, ведь чем больше танк наносит урона, тем лучше. Так и есть. Если еще раз взглянуть на то, как я получал значения для максимального урона, можно догадаться в чем подвох. Я просто брал максимальные значения урона и бронепробития из всех возможных снарядов для топового орудия.

Но ведь чаще всего самый большой урон у фугасов (при самом маленьком бронепробитие), а фугасы далеко не самые часто используемые снаряды у обычных танков, получаем неточность. Также разовый урон может быть большой, а урон в минуту маленький из-за долгой перезарядки.

Важность признаков

Теперь можно построить random forest на этих данных и посмотреть на результат. Random forest это один из самых распространённых алгоритмов машинного обучения, основанный на усреднении результатов множества разных деревьев решений. Этот алгоритм хорошо подходит для того чтобы узнать важность отдельных признаков:

Я пробовал разные параметры и признаки, но сильно уменьшить ошибку мне не удалось. Видно, что алгоритм в среднем ошибается в предсказаниях на 1.3% процента. А теперь посмотрим на важность признаков для этого леса:

importances = rf.feature_importances_
std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in rf.estimators_], axis=0)
indices = np.argsort(importances)[::-1]
legends = []
for i in range(X.shape[1]):
    legends.append('%d.%s (%f)' % (i   1, X.columns[indices[i]], importances[indices[i]]))
plt.title('Feature importances')
bars = plt.bar(range(X.shape[1]), importances[indices], color='c', yerr=std[indices], align='center')
plt.xticks(range(X.shape[1]), range(1, X.shape[1]   1))
plt.xlim([-1, X.shape[1]])
plt.legend(bars, legends, fontsize=12)

Получилось, что для этой модели наиболее важным параметром оказалось – премиумный танк или нет, важность этого признака в два раза больше чем следующего по убыванию за ним. Следующие четыре по важности признака – это характеристики орудия, что тоже предсказуемо.

Что будет, если мы уберем из выборки премиумные танки и обучим random forest с такими же параметрами? Результаты удобно представить на boxplot:

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
data = [score_with_premium, score_without_premim]
bp = plt.boxplot(data, notch=0, sym=' ', vert=1, whis=1.5)
ax1.set_title('Comparison of score with and without premium')
ax1.set_ylabel('mean_absolute_error')
xtickNames = plt.setp(ax1, xticklabels=['With premium', 'Without premium'])
plt.setp(xtickNames, rotation=0, fontsize=12)

Алгоритму сразу стало намного легче угадывать процент побед и в среднем ошибка на кросс валидации уменьшилась до 0.9%, разброс ошибки также стал существенно меньше.

Зачем нужен кпд

Трудно научиться хорошо играть, не анализируя ошибки. Коэффициент Полезного Действия позволяет измерить свой вклад в боях и выразить его в цифрах. КПД в танках нужен в следующих случаях.

Улучшать скилл. На форумах часто задают вопрос: почему падает рейтинг эффективности? Он понижается из-за плохой игры и непонимания ее основных принципов. Если за КПД следить и учиться на неудачах, он восстановится и будет расти, а навыки танкиста улучшаться.
Знать своего врага. Мод XMV отображает статистику союзников и противников в бою. Это полезно для понимания того, кто есть кто и на что способен. «Знай своего врага и себя и в 1000 битв одержишь 1000 побед» — писал древнекитайский философ Сунь Цзы в трактате «Искусство Войны». Но зазнаваться опасно. В WOT часто происходят ситуации, когда игроки недооценивают врагов с плохой статой и расслабляются, из-за чего стремительно проигрывают.
Вступление в ТОП кланы. В клан могут взять даже с низким процентом побед, но при условии, что КПД достаточно высокий. В хороших кланах его обязательно проверяют перед принятием нового члена.
Репутация статиста. Кто не хочет уважения и признания со стороны окружающих? Но не все знают о неожиданных последствиях фиолетовой статистики. Дело в том, что определенный процент геймеров WOT – неадекватные и завистливые сущности. Начиная с 55-57% побед эти люди начинают испытывать к вам лютую ненависть и будут стараться испортить игру всеми доступными средствами: подпирать, таранить, подставлять, обстреливать, закрывать обзор. Единственное оружие против них – полное игнорирование. Ситуацию усложняет и то, что статист всегда приоритетная цель вражеской команды, поэтому его будут активно пинать и свои и чужие.

Советы для поднятия кпд

Разорвите шаблон. Большая часть игроков WOT действуют по собственному устоявшемуся шаблону типа: «Если эта карта, то еду налево и встаю на эту позицию». Так делать нельзя. Решения следует принимать с учетом нынешней боевой ситуации, а не только предыдущего опыта. Чтобы стать выдающимся игроком, шаблон нужно разорвать. Если повторять раз за разом одни и те же неверные действия, то единственное, чему можно научиться – грамотно и быстро сливать бои.
Играйте взводом из 3-х человек. Это и веселее, и интереснее, и практичнее. Даже если 3 нуба соберутся во взвод, вместе они будут более эффективны, чем по одиночке, потому что смогут переговариваться, координировать совместные атаки, прикрывать друг друга и так далее.
Используйте «имбовые» танки. Откройте статистику аккаунта и отсортируйте танки по винрейту. На самых успешных машинах подымайте КПД.
Никогда не ездите на фланг соло без поддержки. Будьте частью команды и помогайте боевым товарищам. Внимательно следите за тактической обстановкой на миникарте.
Не сливайтесь в начале боя. Увеличьте свою выживаемость по максимуму. Не будьте пушечным мясом, которое первым врывается в толпу и через 7 секунд отправляется в ангар.
Проявляйте максимум активности. Есть такое правило: нужно отбивать прочность своего танка. То есть наносить больше урона за бой, чем максимальное ХП собственной техники. Старайтесь помогать команде везде, где можете.
Захват базы. Если есть возможность, становитесь на захват. Это даст большой прирост КПД.
Смените сервер. Бывают ситуации, когда полдня черная полоса – одни сливы. В этом случае стоит сменить игровой сервер. Статисты утверждают, что фишка работает и проигрыши прекращаются.
Играйте в хорошем настроении. Хорошим командиром движет холодный расчет. Сохраняйте спокойствие в любой ситуации. А если не можете, отдохните от игры пару часов, дней… или лет.
Создайте твинка. Опытному танкисту WOT не составит труда сделать фиолетовую стату на новом аккаунте. О том, как создать хорошего твинка, есть отдельная статья.

А еще всегда помните, что World of Tanks – это всего лишь игра, а не смысл жизни.

Создание и отбор признаков

На основе исходных данных можно получить более информативные признаки:

df['power'] = df.engine_power / (df.weight / 1000) # в лошадях на тонну 
df['max_damage'] = df[['ap_damage', 'apcr_damage', 'he_damage', 'hc_damage']].max(axis=1)
df['max_penetration'] = df[['ap_penetration', 'apcr_penetration', 'he_penetration', 'hc_penetraion']].max(axis=1)
df['dpm'] = df['max_damage'] * df['gun_fire_rate'] # урон в минуту
def get_armor(y):
    # если есть башня, то берём среднее значение лобовой брони башни и корпуса
    # если нет, то просто берём лобовую броню корпуса
    if y[1]:
        return np.mean(y[:2])
    else:
        return y[0]
df['armor'] = df[['armor_hull_front', 'armor_turrer_sides']].apply(get_armor, axis=1)

Методом проб и ошибок (random forest) я отобрал самые значимые признаки (но далее мы также рассмотрим еще два интересных признака):

Для тех, кто не играл в WOT, здесь отображены: уровень танка (от 1 до 10), премиумный танк или нет, количество очков прочности, мощность (лошадей/тонну), скорострельность(выстрелов/минуту), скорость сведения орудия(сек), разброс орудия(метры), скорость вперёд(км/ч), максимальный урон(хп), максимальное бронепробитие(мм), урон в минуту(хп/мин), броня(мм).

Статистика игры учитывает не только количество побед и поражений и их процентное соотношение, но и качество самой игры

Поэтому каждый игрок старается показать, что он лучший и в боях выбирает тактику, приводящую к наибольшим потерям у врага и приносящую ему специальные медали. Но добиться быстро высоких рейтингов трудно и многие прибегают к помощи сайтов платной прокачки статистики.

Создание дополнительного мода в игре, привело к ажиотажному спросу на такую статистику. Коэффициенты полезности каждого игрока, которые можно увидеть в реальном режиме, вызывают неоднозначную реакцию у играющих, что иногда приводит к конфликтам.

Более опытные в области прокачки статистики игроки нередко предлагают свои услуги начинающим за определенную плату. Получается, что заплатив деньги, ты на бумаге на глазах превратишься в монстра такового боя. Правда, это только виртуально.

Не всегда такие сделки заканчиваются выполнением данных обещаний. Вы вполне можете нарваться на обычный обман. Разработчики игры не одобряют такого рода сделки. Передача своих данных третьему лицу может закончиться блокировкой вашего аккаунта. К сожалению, это скорее исключение, чем правило — на деле выявить данные нарушения непросто. Однако торговля статистикой и техникой принимает слишком широкий размах, чтобы на них не обращать внимание.

Цветовые зоны, и какие из них считаются хорошими

Красная категория – самые слабые игроки, которые, как правило, ограничивают свои познания знанием как стрелять и управлять танком. Обычно являются балластом для команды и становятся жертвами опытных игроков. В нее попадает 20% игроков.

Оранжевая зона – игроки, примерно представляющие направление разъездов на картах, и умеющие целиться и попадать в противника. Также относятся к слабой группе игроков и составляют 40% играющих.

Желтая зона — достаточно опытные игроки, понимающие куда и на какой технике нужно ехать, знающие основные зоны пробитий встречающихся танков, но слабо оценивающие обстановку на поле боя. Являются крепким средним классом и часто влияют на итоги боя. В этой зоне находится 30% играющих.

Зеленая зона – хорошие танкисты, регулярно попадающие в первые строчки по итогам боев, хорошо оценивающие обстановку на поле боя и умеющие мыслить тактически. Знают важные места и прострелы на картах. Такие игроки уже могут серьезно повлиять на исход боя. В этой зоне находится 9% игроков.

Бирюзовый – очень сильные танкисты, практически всегда показывающие отличные результаты. Прекрасно ориентируются на картах, имеют отличную реакцию и досконально знают все слабые и сильные ТТХ техники, помнят время КД почти всех танков и т.д. В эту категорию попадает 0,9% игроков.

Фиолетовый — трудно описать уровень мастерства этих игроков, кроме как запредельный. В этой группе находится 0,1% игроков.

Относительно WTR можно сделать простой вывод на основании WN8 – как только ваша статистика лучше, чем у 60% игроков – вы в желтой зоне.

С желтого сектора начинается хорошая статистика – если вы в этой группе, стыдится уже нечего, значит вы крепкий середняк. Начиная от зеленой и выше – повод гордится своим уровнем игры, так как его достигают немногие.

Автор гайда: alexej84

Заключение

Мы посмотрели, как работать с WG API. Узнали, как винрейт зависит от нации — на данный момент на чехах он самый нестабильный, от класса техники — на средних танках самый большой, а на арте самый маленький. Также увидели прямолинейную зависимость от уровня.

Проанализировали, какие признаки у танка сильнее всего влияют на победу в бою — премиумный танк или нет, а также параметры орудия. Еще мы построили простую модель, которая относительно точно по характеристикам танка может предсказать его процент побед.

Upd: saw_tooth навёл на мысль построить график по винрейту от уровня техники и типа отдельно (кликабельно):

P.S.: Если вы тоже хотите поработать с этим датасетом, но не хотите загружать данные через API то пишите мне.