原文链接
欧美亚玩家击杀用时统计 亚洲或因作弊猖獗而一骑绝尘
EEEEE 原文
我很好奇数据来源怎么来的是怎么计算的，于是搜索了原网站leetify 。
我先是搜索如何计算ttd 的信息在该网站的
[Leetify Stats Glossary Leetify]:https://leetify.com/blog/leetify-stats-glossary/
中找到了结果
TTD计算方式
然后在文章
Public Data Library BETA Guidelines：https://leetify.com/blog/share-codes/
中查询到关于如何加权 TTD 的内容
TTD 加权方式
小编认为评判方式非常正确没什么好说的，然后我又搜索关键词，time to damge 在网站中找到了原图
图片原文：https://leetify.com/blog/public-data-library/#viz1713465582843
在这张表上所有数据都小编都调试到与EEEEE原文一样。
原网站统计图
相信大家应该都注意到了关键点 of players :4 玩家数量只有4，这样本量也太少了吧。小编没学过统计学都觉得这数据不合理。
所以，又去查找了一下数据来源，在文中找到，如下图：
You'll need to provide two codes to connect your Leetify account
https://leetify.com/blog/public-data-library-guidelines/
LEFFTIFY 数据获取途径
该网站的数据来源于steam注册于该网站并用该网站分析数据的用户的数据。所以这个数据有可能是样例数据也有可能是玩家数据，小编倾向于是玩家数据，于是修改了地区，得到了如下图：
LEETIFY 欧洲地区数据统计图
玩家数量级明显不一样，所以可以认为该数据是网站自己的玩家数据库里的数据进行的统计，数量太少不应予以采信。
现在还有一个疑点，是如何划分的区域。小编在上文提到过的
Public Data Library BETA Guidelines
https://leetify.com/blog/public-data-library-guidelines/
查询到了结果：
LEAATIFY 区域划分方法
打哪个服务器就是哪个地区的人，只要一个地区打过，就会在该地区进行数据统计，并且按照两个地区分高的那个进行排名。
所以，eeeee的原文的真实数据是指：
leetify在亚洲地区的用户群体(14个25k以上玩家)中有四名玩家TTD小于100ms.
如果我们将数据的分段不进行限制得到了如下两张图：
0.3%为：635
0.2%为：2511
数据明显合理许多，也符合大家的亚洲开挂玩家多的一般印象。但是，小编认为--这个数据的国内用户占比并不会高(随便说的)。所以，eeeee 的原文看着图一乐就好了，也希望大家在讨论 jjh 与 dogevil 的数据时不要拿eeeee的这篇文章举证。
这里感谢，盒友@尧尧的青竹 提供的原文链接。
封面源自：esl-challenger-melbourne-2022 OG VS WINGS UP 2-0 获胜场景