DOTA2前知名解说单车在一次采访中说过，他把DOTA这个游戏已经打通了，现在来看当时单车只是在开玩笑。DOTA这么一款复杂多变的游戏怎么会有人能打通呢？直到经过这次DAC玩家们看到了“大老师”的天秀。
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DOTA2，作为极有策略深度的竞技游戏，对局诡谲莫测，拼的是操作、玩的是战术。而这一款高龄电竞游戏，至今仍在世界范围内拥有过亿受众、由DOTA掀起的MOBA热潮也在过去的5年占据了PC游戏的主流，用大白话来说，DOTA2就是一款非常耐玩的游戏。
谁也难说自己彻底玩明白了DOTA2
十年来，没人可以说自己“打通关”了DOTA，以GANK出名的Vigoss不能，打钱机器820不能，瑞典上古巨神Loda自然也不能。在DOTA2的历史上，从不缺乏具有统治级表现力的战队，2010年的EHOME豪夺十冠，风头一时无俩；13年的Alliance将RAT战术发挥至巅峰，无人可望其项背；16年的Wings五人默契无间，再劣势的局面也能够通过配合打回来。
版本更新会摧毁任何一个王朝
但这些王者却也早已纷纷坠落，EHOME如今频频淹死预选赛，Alliance苟延残喘难寻出路，Wings更是解散已久，并成为了历史上首个未进入Ti正赛的卫冕冠军。关于Ti的魔咒很多，其中便有这样一条：无一战队可得双冠。其实何止于战队，至今七届Ti尚无一位双冠王选手诞生。
DOTA2是一款不相信血统的游戏，“王侯将相宁有种乎？”，在DOTA2中从来没有什么绝对的王者。这得益于Valve制作团队及冰蛙的版本更新、平衡性调整，也与DOTA2自身产品属性相关，极具深度的玩法与竞技性导致了DOTA2就是一款鼓励“江山代有才人出”的游戏。
DOTA Plus，大数据时代下的崭新DOTA时代
所以几乎没有人可以说自己是完全吃透了DOTA2的人。然而随着一件事的发生，一切似乎都变得不同：
Valve推出了DOTA Plus，在大数据分析的帮助下可为玩家进行攻略指导，同时在内置观战系统中也可以看到对阵双方实时胜率。
DOTA Plus通过更专业的数据分析优化每位玩家观赛体验
这是一款基于会员制的游戏体验优化系统，除了攻略推荐与实时胜率分析外，DOTA Plus还为玩家提供了英雄养成感：每位英雄开始拥有段位，类似于熟练度。而圣物的加入也满足了玩家的收藏欲，这是一种可以记录玩家英雄数据、对游戏竞技性无任何影响的铭文系统。
DOTA2开始变成了一款集养成、收集于一体的竞技游戏
DOTA Plus的推出充满了争议，Steam上DOTA2的好评率也因此一落千丈。尤其是乍一听很唬人的“大数据”，毕竟对于已具备多年实战经验的玩家来讲，依赖于自己的判断和经验，才是所有人习惯的DOTA方式。
然而在DAC上，大数据却一战成名，成功打了所有人的脸，包括普通玩家，也包括Ti冠军。胜者组比赛第一轮的决胜局中，VG战队与TNC战队战至一比一平，比赛到了关键环节。TNC凭借着初期良好的GANK游走打崩了VG中单位，当比赛进行到中期，双方经济差距一度来到2万有余。
在巨大的劣势下，解说纷纷叹气：最多九一开了。观众也开始抱怨：这下要掉去败者组了。唯有一个声音与众不同，那便是观战系统中DOTA Plus大数据的胜率分析：
即使在巨大经济差下，大数据显示双方胜率依然五五开。
“这个系统出BUG了吧。“前Ti冠军YYF曾在直播比赛时这样调笑大数据道。然而戏剧化的事却发生了，当比赛进行到中后期，VG战队的团战实力逐步上升并开始压制TNC战队。TNC战队核心位矮人直升机错误的装备选择也为VG留足了机会。巨大劣势翻盘，VG做到了。
赛后，玩家纷纷将大数据称呼为“大老师“，以此表达对于大数据分析精妙之处的钦佩之情。
“从此只信大老师。”的说法也一时甚嚣尘上。更有人将VG战队的翻盘视为大数据的封神之战。
次日，VG战队再战Mineski，在先输一局后VG战队拿出了受到大数据青睐的阵容。即使Mineski的总经济将VG战队远远甩在了身后，然而无独有偶，大数据依然表示：淡定，不要慌，VG还有很大的胜算。
遗憾的是，VG赢得了对手，赢得了大数据，却输给了自己
果然，VG再次成功翻盘。玩家呐喊的声浪令整个东方体育中心震荡，大数据的再一次胜利已完美奠定了其“真预言家”的身份。
两场传奇般的翻盘不仅带给了VG以士气，同时也彰显出了大数据分析的专业和独到之处。与此前的风评不同，在这一次的事实面前，玩家纷纷低头：相比于大老师，我十年来对DOTA的理解力犹如一个受精卵。
为什么大老师才是对DOTA理解最深的人？
赛后，所有玩家对“大老师“肃然起敬
大数据是一种通过新处理模式进行优化后得到的信息资产，其主要特点表现在为使用者提供更优的决策力、洞察力以及流程优化能力。简单来讲，大数据并非是数据的叠加与堆积，而是对于庞大数据的处理能力。
众所周知，度假社在TI7之后，更新DOTA Plus之前一直未曾推出勇士令状。他们潜心研究出的Plus便是这样一种针对玩家数据样本进行处理、分析的计算方式。
大数据对于DOTA2又有何用呢？从VG的两场精彩翻盘来看，大数据可以提供给玩家一种全新的观察视角、一个全新的思考模式。
为什么当所有人认为VG必败时，大数据却背道而驰？
影响大数据作出这样的决断可能有很多的因素：装备选择、天赋选择、阵容搭配、等级/经济差距…
可影响玩家做出必败定论的决断因素却很少：解说的见解、等级/经济差距、过往经验…
基于多种因素的数据分析进而得出直观结论，这样的“大老师”自然比KOL更加可靠
在此两者的对比中，显然大数据的分析更加全面与专业，毕竟过往经验和解说的见解都远不如数据般值得依赖。而在这样的认知偏差之下，玩家与大数据分析自然极易产生分歧。
在以往的DOTA战术中，一种战术的风靡全依赖于世界顶级战队在大赛中进行使用，诸如远古时期MYM战队的全球流。而随着直播时代的到来，信息渠道更为拓宽，玩家可以从直播流中更加迅速得获取信息，诸如长青派火猫的风靡。
以往的战术传播依赖于选手自身开发，并于训练中实践、大赛上传播
这一切随着DOTA Plus的降临都已变为了过去式。虽然DOTA Plus的装备推荐与英雄推荐尚不完善。但随着大数据的进一步自我完善与更新，我们有理由相信“大老师”能够在选择阵容时帮助你挑选更具对抗性、实力更强的阵容，也能够在不同样的对局时期为你准备出各种你所意想不到的装备。
这也就是说，由大数据开创新战术、新思路的时代极有可能降临。当然，大数据并不可以取代玩家的主观能动性，对于普通玩家而言大数据的辅助可能会令游戏变得更为简易上手，而对于高端竞技来讲，大数据的加入则令巅峰对局更加锋芒相对。就拿目前一流电竞俱乐部中的教练、分析师来讲，大数据也有助于他们帮助队员进行自我改进和调整。
借助于人工智能与大数据，DOTA2这款游戏仍拥有许多可被挖掘之处。这也是没人能够“玩通关”DOTA2的原因：DOTA2太过于复杂了。
目前的DOTA Plus并未如此强大，甚至可能闹出笑话，但完善后的Plus潜力不可估量
笔行至此，或许有个问题值得我们考虑：为什么DOTA2是第一款推出大数据分析的电竞游戏？
相比其他品类的DOTA-Like游戏，DOTA2对局更加复杂和多变，TI7国际邀请赛上登场的英雄达到了107个，而当时能上比赛的英雄一共只有112个。同类游戏以LOL为例，S7全球总决赛共上场了76个英雄，而当时能上比赛的英雄共有137个。DOTA2更为复杂多变的游戏机制也让比赛有了更多的套路，比赛的走向也难以预测，大数据预测也就应运而生。
Faker在S7半决赛中拿到了5把相同的英雄：加里奥
在套路过于固定化且可影响对局因素较小的情况下，大数据分析结果也将趋同于玩家传统经验。
DOTA2的产品品质决定其适配于大数据，也唯有DOTA2才会出现大数据战胜玩家传统经验认知这般见闻
自2017年OpenAI在Solo赛中战胜Dendi，我们已可看到Valve在发展人工智能方面的尝试与努力。而这一次“大老师”的推出，使得DOTA2向人工智能迈进了一步。不断的完善令这款本就极具观赏性与竞技对抗性的游戏更加“耐看”、“耐玩”。
而在大数据老师面前，你以后是否还会继续吹嘘自己十年的DOTA经历？
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