[분석글] 7, 8재련 확률 완전 분해 (+ 심심풀이 통계)

오래전부터 생각만 해오다가 이제서야 실행에 옮겼다.

타임라인이 업데이트 된 이후에, 타임라인에 7, 8재련 성공/실패 여부를 기록해주고 있다.

그리고 이를 친절하게도 API 로 제공해준다.

강화, 증폭, 재련 모두 남겨주고 있지만,

지금까지 써왔던 많은 글들이 재련에 관련된 글들이기 때문에 거의 마무리 (?) 짓고자 재련 먼저 들고 왔다.

(곧, 강화와 증폭에 관련된 글들도 업로드 예정)

캐릭터에 대한 정보 수집

어떤 캐릭터들의 타임라인 정보를 수집할 것인지 난감했다.

이미 공개된 정보 중에 활발히 활동하는 사람들이 누구일까 고민하다가, 

이미 많은 분들이 사용 중인 던담 (http://dundam.xyz) 딜러 랭킹에서 가져왔다.

각 직업별 200캐릭, 총 59개의 직업해서 11800개의 캐릭터. 

그리고 내 캐릭터들을 좀 얹어서 11811개의 캐릭터를 데이터로 사용했다.

데이터의 양과 단순 확률

총 데이터 양은 171,439번의 7, 8재련 시도횟수, 대충 따져서 약 1700만개 정도의 강렬한 기운에 대한 데이터이다.

아래에서 자세하게 다루겠지만, 단순 확률로 보면,

7재련 실패 횟수 = 59,060 번

7재련 성공 횟수 = 11,235 번 → 6에서 7재련 성공 확률 = 11,235 / (11,235 + 59,060) = 15.98%

8재련 실패 횟수 = 93,501 번

8재련 성공 횟수 = 7,643 번 → 7에서 8재련 성공 확률 = 7,643 / (7,643 + 93,501) = 7.56%

이 글을 쓰기 시작하기 전에 마음속으로 추측하고 느끼던 수치보다는 생각보다 높다? 싶었다.

사실 완전히 확률을 공개하기 전에는 굉장히 높은 신뢰도의 데이터라, 내가 운이 없던건가..라는 생각이 들긴한다.

혹시 아이템 레벨 별, 등급 별로 다른 것은 아닐까 추측이 들기 때문에 분석해보자.

재련 확률 완전 분해

체감상 높아보이는 재련 확률 완벽 분석해보자.

그리고 자신의 운이 어느 정도인지 체크해보자.

1. 아이템 등급별로 재련 확률의 차이가 있는가?

왜인지 에픽은 더 안되는거 같은 느낌이 든다. 그럴까?

등급	커먼	언커먼	레어	크로니클	유니크	레전더리	에픽
기록 횟수	1050	477	528	21	2290	4400	162673
6>7 성공/실패	71/323	33/119	39/147	3/1	539/669	325/1637	10225/56164
7>8 성공/실패	54/602	21/304	20/322	0/17	80/1002	179/2259	7289/88995
6>7 재련 확률	18.02%	21.71%	20.97%	75%	44.62%	16.56%	15.40%
7>8 재련 확률	8.23%	6.46%	5.85%	0%	7.39%	7.34%	7.57%

사실 전체 기록에 95%에 달하는 기록이 에픽에서 나오기도 하고,

에픽이 아니면 재련을 잘 안하는 것도 사실이다.

그래도 결과를 간단하게 보면, (크로니클은 횟수가 너무 적어 제외)

• 대충 다 7>8 재련 확률은 비슷비슷하고, 단지 샘플 수의 차이에 따라 생긴 오차 정도로 보인다.
• 눈여겨봐야할 점은 유니크의 6>7재련 확률이다. 뒤에서 이야기 하겠지만, 마창사가 나왔을 때 불사조 무기(유니크) 7재련권을 준 적이 있어서 그렇다.
• 에픽을 제외하고 가장 많은 수가 레전더리인데, 레전더리의 재련 확률은 에픽 재련 확률과 비슷하다.
• 즉, 등급별로 차이가 있다고 보기 어렵다.
• (P-value test를 한 것은 아니니, 통계적으로 유의한지는 체크하지 않았다.)

2. 아이템 레벨별로 재련 확률의 차이가 있는가?

안그래도 아이템 레벨이 높아지면 강렬한 기운도 많이 드는데, 혹시 확률도 더 낮은거 같다. 그럴까?

횟수가 450회 이하인 것은 일단 제외하고 봤다. 

레벨 제한	1	5	70	80	85	90	95
기록 횟수	563	647	764	477	48976	54006	63664
6>7 성공/실패	60/121	43/226	56/355	20/159	3084/17282	3280/17641	4144/22761
7>8 성공/실패	24/358	33/345	42/311	23/275	2139/26471	2546/30539	2754/34005
6>7 재련 확률	33.15%	15.99%	13.63%	11.17%	15.14%	15.68%	15.40%
7>8 재련 확률	6.28%	8.73%	11.90%	7.72%	7.48%	7.70%	7.49%

음 85, 90, 95제만 비교하는 것이 맞을 정도로 모여있다.

그리고 여기서도 위와 같이 85제~95제가 95%에 달하는 기록을 가지고 있다.

• 85제 이후의 데이터만 보면 재련 확률에 큰 차이가 없다.
• 1렙제 무기 7재련 확률 빼고는 그리고 다 고만고만하고, 80렙 이하 데이터들은 사실 횟수가 적어서 이렇다 저렇다 말하기 어려워보인다. 
• 즉, 레벨 별로 재련 확률에 차이가 있다고 보기는 어렵다.

3. 무기 종류별로 차이가 있는가?

혹시 강화/재련 다 필요한 캐릭 무기보다 재련만 필요한 캐릭 확률은 낮은거 아냐?

* 3000회 이상 / 10000회 이상

무기 종류	시도 횟수	6>7재련 성공/실패	7>8재련 성공/실패	6>7 재련 확률	7>8 재련 확률
건틀릿	4014	259/1457	206/2092	15.09%	8.96%
광검	3246	225/1126	153/1742	16.65%	8.07%
광창	307	165/85	7/50	66.00%	12.28%
권투글러브	2783	196/998	113/1476	16.42%	7.11%
낫	6250	375/2138	258/3479	14.92%	6.90%
너클	5507	371/1872	239/3025	16.54%	7.32%
단검	2067	136/739	76/1116	15.54%	6.38%
대검	10882	672/3962	450/5798	14.50%	7.20%
도	25167	1531/8615	1155/13866	15.09%	7.69%
둔기	8313	433/2874	320/4686	13.09%	6.39%
로드	4077	223/1214	178/2462	15.52%	6.74%
리볼버	5396	369/2131	244/2652	14.76%	8.43%
머스켓	2648	176/926	120/1426	15.97%	7.76%
미늘창	773	52/313	38/370	14.25%	9.31%
베틀액스	2806	195/1006	128/1477	16.24%	7.98%
보우건	7756	504/2575	367/4310	16.37%	7.85%
봉	2962	204/848	144/1766	19.39%	7.54%
빗자루	19697	1157/6386	922/11232	15.34%	7.59%
소검	10709	699/3761	497/5752	15.67%	7.95%
소태도	941	72/399	29/441	15.29%	6.17%
스탭	4948	332/1770	216/2630	15.79%	7.59%
십자가	6803	437/2317	316/3733	15.87%	7.80%
쌍검	493	39/218	22/214	15.18%	9.32%
염주	2737	180/885	123/1549	16.90%	7.36%
완드	2160	141/839	101/1079	14.39%	8.56%
자동권총	2819	194/934	113/1578	17.20%	6.68%
장도	430	37/172	17/204	17.70%	7.69%
장창	1367	101/480	59/727	17.38%	7.51%
중검	795	64/345	25/361	15.65%	6.48%
차크라 웨펀	647	61/258	30/298	19.12%	9.15%
창	3968	245/1328	175/2220	15.58%	7.31%
코어블레이드	327	35/137	15/140	20.35%	9.68%
클로	7150	409/2351	306/4084	14.82%	6.97%
토템	1898	112/741	79/966	13.13%	7.56%
통파	3769	224/1236	169/2140	15.34%	7.32%
투창	676	293/160	24/199	64.68%	10.76%
핸드캐넌	4135	317/1464	208/2146	17.80%	8.84%

• 횟수가 많을 수록 평균에 가까워 지는 형상을 보이고 있다.
• 1렙제 무기 7재련 확률 빼고는 그리고 다 고만고만하고, 80렙 이하 데이터들은 사실 횟수가 적어서 이렇다 저렇다 말하기 어려워보인다. 
• 즉, 무기 타입 별로 재련 확률에 차이가 있다고 보기는 어렵다.

4. 혹시 서버별로 차이가 있는가?

당연히 그러면 안되겠지만.. 어차피 통계내보는거 서버 별로.

서버	시도 횟수	6>7재련 성공/실패	7>8재련 성공/실패	6>7 재련 확률	7>8 재련 확률
안톤	11024	724/3574	520/6206	16.85%	7.73%
바칼	13770	933/4759	619/7459	16.39%	7.66%
카인	63883	4200/22648	2854/34181	15.64%	7.71%
카시야스	14654	954/4815	641/8244	16.54%	7.21%
디레지에	17322	1117/6071	783/9351	15.54%	7.73%
힐더	12101	819/4190	520/6572	16.35%	7.33%
프레이	26757	1752/8954	1200/14851	16.36%	7.48%
시로코	11928	736/4049	506/6637	15.38%	7.08%

• 그냥 시도 횟수가 유저수랑 비례하는 것 같다. (안톤 유저로써 눈물...)
• (당연히) 서버 별로 재련 확률에 차이는 없다.

5. 시간대별로 차이가 있는가?

내가 보통 재련하는 시간이 재련이 안되는 시간인 느낌. 혹시?

월별 재련 확률

월별	시도 횟수	6>7재련 성공/실패	7/8재련 성공/실패	6>7 재련 확률	7>8 재련 확률
Sep/2017	2633	149/902	115/1467	14.18%	7.27%
Oct/2017	7209	797/2411	304/3697	24.84%	7.60%
Nov/2017	6833	519/2019	335/3960	20.45%	7.80%
Dec/2017	8778	549/2898	373/4958	15.93%	7.00%
Jan/2018	15080	918/5092	710/8360	15.27%	7.83%
Feb/2018	13124	750/4293	554/7527	14.87%	6.86%
Mar/2018	10980	712/3899	485/5884	15.44%	7.62%
Apr/2018	5891	375/2101	247/3168	15.15%	7.23%
May/2018	4550	280/1407	229/2634	16.60%	8.00%
Jun/2018	11868	714/4224	515/6415	14.46%	7.43%
Jul/2018	9751	605/3193	494/5459	15.93%	8.30%
Aug/2018	13847	993/5032	598/7224	16.48%	7.65%
Sep/2018	15561	992/5932	646/7991	14.33%	7.48%
Oct/2018	13495	874/4682	596/7343	15.73%	7.51%
Nov/2018	14303	919/5132	649/7603	15.19%	7.86%
Dec/2018	14679	923/4900	667/8189	15.85%	7.53%
Jan/2019	2857	166/943	126/1622	14.97%	7.21%

시간대별 재련 확률

시각	시도 횟수	6>7재련 성공/실패	7/8재련 성공/실패	6>7 재련 확률	7>8 재련 확률
0	8759	580/3248	398/4533	15.15%	8.07%
1	6972	476/2398	316/3782	16.56%	7.71%
2	3934	277/1400	181/2076	16.52%	8.02%
3	2392	157/726	99/1410	17.78%	6.56%
4	1827	122/689	65/951	15.04%	6.40%
5	1234	72/415	53/694	14.78%	7.10%
6	2435	156/831	95/1353	15.81%	6.56%
7	2548	169/961	125/1293	14.96%	8.82%
8	2954	176/1024	129/1625	14.67%	7.35%
9	3395	219/1030	157/1989	17.53%	7.32%
10	7549	470/2563	334/4182	15.50%	7.40%
11	7995	546/2610	381/4458	17.30%	7.87%
12	8072	538/2802	370/4362	16.11%	7.82%
13	9748	621/3219	415/5493	16.17%	7.02%
14	8152	537/2780	363/4472	16.19%	7.51%
15	7875	530/2665	360/4320	16.59%	7.69%
16	9096	588/3155	401/4952	15.71%	7.49%
17	8019	551/2866	353/4249	16.13%	7.67%
18	8943	571/3097	409/4866	15.57%	7.75%
19	11591	747/4005	502/6337	15.72%	7.34%
20	11001	730/3796	516/5959	16.13%	7.97%
21	12523	793/4233	581/6916	15.78%	7.75%
22	13305	891/4724	568/7122	15.87%	7.39%
23	11120	718/3823	472/6107	15.81%	7.17%

• 시간대 별로는 차이가 없는데 월별로는 튀는 부분이 있다.
• 횟수가 적지않은데 2017년 10월, 11월에는 재련 확률이 조금 높다.
• 기간을 생각해보니까, 마창사가 처음 나오고 공간을 가르는 창이라는 이벤트에서 불사조 무기 7재련권을 줬었다.
• 그래서 7재련 확률이 다른 기간보다 높다. 
• 즉, 시간대별, 기간별로 재련 확률 차이는 없다.

그러면 도대체 내 운빨은 왜죠?

말 그대로 확률이지, 독립시행이기 때문에 몇 번에 성공할 확률 등은 생각과는 조금 다르다.

다음 표를 보면서 자신이 얼마나 운이 없는 사람인지 테스트해보자.

6에서 7재련 성공확률 표

N	N번째 안에 성공할 확률	해석
1	15.980%	상위 1.19명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
2	29.406%	상위 1.41명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
3	40.687%	상위 1.69명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
4	50.165%	상위 2.01명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
5	58.129%	상위 2.38명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
6	64.820%	상위 2.84명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
7	70.442%	상위 3.38명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
8	75.165%	상위 4.03명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
9	79.134%	상위 4.79명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
10	82.468%	상위 5.70명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
11	85.270%	상위 6.79명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
12	87.624%	상위 8.08명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
13	89.601%	상위 9.61명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
14	91.263%	상위 11명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
15	92.659%	상위 13명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
16	93.832%	상위 16명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
17	94.818%	상위 19명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
18	95.646%	상위 22명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
19	96.342%	상위 27명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
20	96.926%	상위 32명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
21	97.418%	상위 38명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
22	97.830%	상위 46명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
23	98.177%	상위 54명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
24	98.468%	상위 65명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
25	98.713%	상위 77명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
26	98.919%	상위 92명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
27	99.091%	상위 110명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
28	99.237%	상위 131명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
29	99.359%	상위 155명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
30	99.461%	상위 185명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
31	99.547%	상위 220명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
32	99.620%	상위 262명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
33	99.680%	상위 312명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
34	99.731%	상위 372명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
35	99.774%	상위 443명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
36	99.810%	상위 527명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
37	99.841%	상위 627명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
38	99.866%	상위 747명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
39	99.888%	상위 889명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
40	99.906%	상위 1058명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
41	99.921%	상위 1259명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
42	99.933%	상위 1499명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
43	99.944%	상위 1784명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
44	99.953%	상위 2124명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
45	99.960%	상위 2528명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
46	99.967%	상위 3008명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
47	99.972%	상위 3581명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
48	99.977%	상위 4262명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
49	99.980%	상위 5072명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
50	99.983%	상위 6037명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
51	99.986%	상위 7185명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
52	99.988%	상위 8552명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
53	99.990%	상위 10179명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
54	99.992%	상위 12115명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
55	99.993%	상위 14419명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
56	99.994%	상위 17162명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
57	99.995%	상위 20426명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
58	99.996%	상위 24311명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
59	99.9965%	상위 28934명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
60	99.9971%	상위 34438명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
61	99.9976%	상위 40987명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
62	99.9980%	상위 48783명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
63	99.9983%	상위 58061명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
64	99.9986%	상위 69104명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
65	99.9988%	상위 82248명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
66	99.9990%	상위 97891명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
67	99.9991%	상위 116509명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
68	99.9993%	상위 138668명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
69	99.9994%	상위 165042명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
70	99.9995%	상위 196432명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
71	99.99957%	상위 233792명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
72	99.99964%	상위 278257명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
73	99.99970%	상위 331180명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
74	99.99975%	상위 394168명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
75	99.99979%	상위 469136명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
76	99.99982%	상위 558362명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
77	99.99985%	상위 664559명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
78	99.99987%	상위 790953명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
79	99.99989%	상위 941387명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
80	99.99991%	상위 1120432명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
81	99.99993%	상위 1333531명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
82	99.99994%	상위 1587159명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
83	99.99995%	상위 1889025명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
84	99.999956%	상위 2248304명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
85	99.999963%	상위 2675915명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
86	99.999969%	상위 3184855명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
87	99.999974%	상위 3790592명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
88	99.999978%	상위 4511535명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
89	99.999981%	상위 5369597명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
90	99.999984%	상위 6390856명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
91	99.999987%	상위 7606351명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
92	99.999989%	상위 9053024명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
93	99.999991%	상위 10774844명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
94	99.999992%	상위 12824142명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
95	99.999993%	상위 15263202명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
96	99.999994%	상위 18166153명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
97	99.999995%	상위 21621225명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
98	99.999996%	상위 25733427명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
99	99.9999967%	상위 30627740명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
100	99.9999973%	상위 36452916명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람

7에서 8재련 성공확률 표

N	N번째 안에 성공할 확률	해석
1	7.560%	상위 1.082명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
2	14.548%	상위 1.17명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
3	21.009%	상위 1.266명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
4	26.980%	상위 1.369명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
5	32.501%	상위 1.481명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
6	37.604%	상위 1.603명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
7	42.321%	상위 1.734명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
8	46.681%	상위 1.876명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
9	50.712%	상위 2.029명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
10	54.438%	상위 2.195명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
11	57.883%	상위 2.374명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
12	61.067%	상위 2.569명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
13	64.010%	상위 2.779명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
14	66.731%	상위 3.006명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
15	69.246%	상위 3.252명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
16	71.571%	상위 3.518명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
17	73.720%	상위 3.805명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
18	75.707%	상위 4.116명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
19	77.544%	상위 4.453명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
20	79.241%	상위 4.817명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
21	80.811%	상위 5.211명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
22	82.261%	상위 5.637명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
23	83.602%	상위 6.098명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
24	84.842%	상위 6.597명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
25	85.988%	상위 7.137명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
26	87.047%	상위 7.72명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
27	88.027%	상위 8.352명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
28	88.932%	상위 9.035명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
29	89.769%	상위 9.774명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
30	90.542%	상위 10.573명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
31	91.257%	상위 11명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
32	91.918%	상위 12명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
33	92.529%	상위 13명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
34	93.094%	상위 14명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
35	93.616%	상위 15명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
36	94.099%	상위 16명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
37	94.545%	상위 18명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
38	94.957%	상위 19명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
39	95.338%	상위 21명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
40	95.691%	상위 23명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
41	96.017%	상위 25명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
42	96.318%	상위 27명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
43	96.596%	상위 29명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
44	96.853%	상위 31명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
45	97.091%	상위 34명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
46	97.311%	상위 37명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
47	97.514%	상위 40명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
48	97.702%	상위 43명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
49	97.876%	상위 47명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
50	98.037%	상위 50명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
51	98.185%	상위 55명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
52	98.322%	상위 59명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
53	98.449%	상위 64명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
54	98.566%	상위 69명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
55	98.675%	상위 75명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
56	98.775%	상위 81명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
57	98.868%	상위 88명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
58	98.953%	상위 95명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
59	99.0323%	상위 103명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
60	99.1055%	상위 111명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
61	99.1731%	상위 120명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
62	99.2356%	상위 130명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
63	99.2934%	상위 141명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
64	99.3468%	상위 153명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
65	99.3962%	상위 165명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
66	99.4418%	상위 179명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
67	99.4840%	상위 193명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
68	99.5230%	상위 209명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
69	99.5591%	상위 226명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
70	99.5924%	상위 245명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
71	99.62325%	상위 265명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
72	99.65173%	상위 287명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
73	99.67806%	상위 310명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
74	99.70240%	상위 336명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
75	99.72490%	상위 363명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
76	99.74569%	상위 393명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
77	99.76492%	상위 425명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
78	99.78269%	상위 460명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
79	99.79912%	상위 497명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
80	99.81431%	상위 538명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
81	99.82835%	상위 582명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
82	99.84132%	상위 630명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
83	99.85332%	상위 681명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
84	99.864408%	상위 737명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
85	99.874659%	상위 797명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
86	99.884134%	상위 863명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
87	99.892894%	상위 933명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
88	99.900991%	상위 1010명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
89	99.908476%	상위 1092명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
90	99.915395%	상위 1181명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
91	99.921791%	상위 1278명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
92	99.927704%	상위 1383명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
93	99.933170%	상위 1496명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
94	99.938222%	상위 1618명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
95	99.942892%	상위 1751명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
96	99.947210%	상위 1894명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
97	99.951201%	상위 2049명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
98	99.954890%	상위 2216명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
99	99.9583002%	상위 2398명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람
100	99.9614527%	상위 2594명 중, 1명 꼴로 운이 없는 사람

자, 자신이 얼마나 운이 없는지 댓글로 한 번 자랑해보자.

분석에 사용된 소스 코드

관심있는 사람이 거의 없겠지만, 혹시 궁금해서 분석을 하고 싶은 사람이 있을까봐 코드도 공개한다.

구조화할 필요도 없는 단순한 코드이기에, python으로 아주 간단하게 짜놨다.

python 2.7.14 버전에서 작업했고, 때문에 한글을 사용하기 위해서는 #-*- coding: utf-8 -*-를 맨 위에 얹어줘야 한다.

1) 먼저 캐릭터의 정보를 가져오는 코드

#-*- coding: utf-8 -*-
import numpy
import config
import requests
from tqdm import tqdm
base = ["귀검사(남)", "귀검사(여)", "격투가(남)", "격투가(여)" ,"거너(남)", "거너(여)","마법사(남)", "마법사(여)","프리스트(남)", "프리스트(여)","도적", "나이트","외전","마창사","총검사"]
job = [ 
    ["검신", "블러드 이블", "다크로드", "인다라천"], 
    ["마제스티", "디어사이드", "네메시스", "검제" ],
    ["염황 광풍제월", "명왕", "그랜드 마스터", "패황" ], 
    ["염제 폐월수화", "카이저", "얼티밋 디바", "용독문주" ] ,
    ["레이븐", "프라임", "디스트로이어", "커맨더" ] ,
    ["크림슨 로제", "옵티머스", "스톰 트루퍼", "프레이야" ] ,
    ["뱀파이어 로드", "오블리비언", "이터널", "어센션" , "아이올로스" ] ,
    ["오버마인드", "지니위즈", "이클립스", "아슈타르테" ] ,
    ["세인트", "태을선인", "저스티스", "이모탈" ] ,
    ["세라핌", "인페르노", "리디머", "천선낭랑" ] ,
    ["알키오네", "시라누이", "그림리퍼", "타나토스" ] ,
    ["가이아", "마신", "드레드노트", "세이비어" ] ,
    ["다크나이트(자각2)", "크리에이터(자각2)" ] ,
    ["워로드", "듀란달", "에레보스", "제노사이더" ] ,
    ["레퀴엠", "언터처블","갓파더","패스파인더"] 
]
server_charid_list = []
for num, _base in tqdm(enumerate(base)):
    for _job in job[num]:
        url = 'http://dundam.xyz/ranking_Dealer.jsp?base=%s&job=%s&type=all'%(_base, _job)
        for splitted_response in requests.get(url).text.split('https://img-api.neople.co.kr/df/servers/')[1:]:
             server_charid_list.append(splitted_response.split('?zoom=1')[0].split('/characters/'))
for char_info in tqdm(open('./char_list.txt')):
    char_name, char_server = char_info.replace(' ', '').strip().split(',')
    url = 'https://api.neople.co.kr/df/servers/%s/characters?characterName=%s&apikey=%s'%(config.SERVER_ID[char_server], char_name, config.API_KEY)
    characterId = requests.get(url).json()['rows'][0]['characterId']
    server_charid_list.append([config.SERVER_ID[char_server], characterId])
np.save('char_id_list.npy', server_charid_list)

2) 해당 캐릭터들의 정보를 모아서 정리해주는 코드

#-*- coding: utf-8 -*-
import config
import requests
import datetime
import numpy as np
from tqdm import tqdm
from openpyxl import Workbook
 
search_code = 403
search_result = []
 
char_id_list = np.load('char_id_list.npy')
for char_server_id in tqdm(char_id_list):
    end_date = datetime.datetime.now()
    while (datetime.datetime.now() - end_date).days <= 1500:
        start_date = (end_date - datetime.timedelta(days=90))
        url = 'https://api.neople.co.kr/df/servers/%s/characters/%s/timeline?limit=100&code=%d&apikey=%s&startDate=%s&endDate=%s'%(char_server_id[0], char_server_id[1], search_code, config.API_KEY, start_date.strftime('%Y-%m-%d %H:%M'), end_date.strftime('%Y-%m-%d %H:%M'))
        result = requests.get(url).json()
        try:
            last_date = datetime.datetime.strptime(result['timeline']['rows'][-1]['date'], '%Y-%m-%d %H:%M')
            if last_date == end_date:
                last_date = start_date
        except:
            last_date = start_date
 
        end_date = last_date
        for _res in result['timeline']['rows']:
            datawrite_status = str(_res['data']['after']-1) + ">" + str(_res['data']['after']) + " " + str(_res['data']['result'])
            datawrite_itemId = _res['data']['itemId']
            datawrite_date = _res['date']
            search_result.append([char_server_id[0], char_server_id[1], _res['code'], datawrite_status, datawrite_itemId, datawrite_date])
 
item_list = np.unique(zip(*search_result)[4])
item_info = dict()
for item_id in tqdm(item_list):
    url = 'https://api.neople.co.kr/df/items/%s?apikey=%s'%(item_id, config.API_KEY)
    result = requests.get(url).json()
    item_info[item_id]=[result['itemAvailableLevel'], result['itemRarity'], result['itemType'], result['itemTypeDetail']]
 
full_data = []
for result in search_result:
    full_data.append([result[0], result[1], result[2], result[3], item_info[result[4]][0], item_info[result[4]][1], item_info[result[4]][2], item_info[result[4]][3], result[5]])
 
wb = Workbook()
sheet1 = wb.active
file_name = 'full_result_%d.xlsx'%(search_code)
sheet1.title = 'result'
 
for row_num, data in enumerate(full_data):
    for column_num, single_data in enumerate(data):
        sheet1.cell(row=(row_num+1), column=(column_num+1)).value = single_data
 
wb.save(filename=file_name)

그 외에 통계 분석들은 거의 다 단순한 작업들이라 jupyterlab이랑 excel에서 많은 작업을 했다.

혹~시라도 코드에 궁금증이 있는 사람은 언제든지 문의 환영.

마무리 및 세 줄 요약

내 속이 다 시원하다. 저번에도 강기 5만개 모아서 해봤자, 진짜 횟수로는 몇 번 안되고

적어도 내가 봤던 글 들에서는 이렇다 할 만한 많은 샘플들이 없는 상태로 (나를 포함해서) 성급한 결론이 많았는데,

이 정도면 지금까지 봤던 글들 중에서 꽤 신빙성이 높은 글이 아닐까 싶다.

그렇기에 나도 궁금했던 부분이라 속이 다 시원하다.

사실 재련보다 강화, 증폭 확률을 더 궁금해 하는 사람들이 많을 것으로 안다.

이는 곧 1~2주 안에 상세한 내용으로 돌아오도록 하겠다.

마치면서 세 줄 요약을 하면,

1. 6에서 7재련 확률은 15.98% 이고, 7에서 8재련 확률은 7.56% 이다.

2. 장비의 등급, 렙제, 시간, 날짜 등등에 영향을 받지 않는다.

3. 본인이 만든 실시간 가격 비교 및 최저가 볼 수 있는 http://dnfnow.xyz 많은 사랑 부탁한다. 

(광고 클릭은 사랑합니다. AWS 드럽게 비싸서 유지하면 손해남..ㅠㅠ)