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📊

Esport Analytics Suite

2025

Projet “parent” qui regroupe deux applications Streamlit : une app d’analyse LLS (GRID_LLS) et une app d’analyse League of Legends pour Neptunia. Objectif : montrer l’ETL, la structuration des données et la restitution via dashboards.

Sous-projets

GRID_LLS — LLS Data App

Application Streamlit basée sur les données LLS (via GRID) pour explorer et comparer des indicateurs clés.

PythonStreamlitETLGit

Neptunia Data — LoL Analytics

Application Streamlit dédiée à l’analyse de performances et de données League of Legends (tracker, scrims, games officiels, dashboard équipe).

PythonStreamlitMongoDBETLGit

Démonstration ETL (simplifiée)

Objectif : alimenter un dashboard de performance (joueur/équipe/champions) à partir de sources hétérogènes, avec historisation et comparaisons.

Extract

  • Riot Games API (matchs & stats)
  • Google Sheets (synchronisation / suivi)

Sortie : Données brutes de matchs + référentiels joueurs/équipes

Transform

  • Nettoyage & normalisation (types, champs manquants, formats)
  • Calcul de métriques (KDA, CS/M, KP, Vision Score, etc.)
  • Agrégations par joueur/équipe/champion + fenêtres temporelles
  • Préparation des datasets pour visualisations Plotly / pages Streamlit

Sortie : Tables/collections prêtes pour analyse + indicateurs calculés

Load

  • MongoDB (historisation / requêtes rapides)
  • Dashboard Streamlit (consommation)

Cadence : Alimentation quotidienne (par équipe/joueur)

Exemples de métriques

KDACS/MCSD@15XP@15DPMDPGKPVision Score
PythonStreamlitETLGit