其实从各种回复来看，我发现大多数疑问都是把概念弄混了。所以我考虑在1月统计里要在开头科普下面的内容。先随手写一写，以防忘记 
个人实力对胜率的影响
用天梯大数据做出来的胜率帖优点在于每场对局都是实力较为相近的对手，在经过数十万对局后，选手个人实力对卡组的整体对局胜率影响是不存在的。
你比赛的个人体验与大数据无关。如果比赛中你操作力压群雄，那么你可以用操作差距来更常见的获胜。但这不代表你次次拿旅鸟经常打赢黄金国，就代表是卡组优开了。记住，这个胜率是尽可能排除操作因素的。
胜率、使用数、上位数是不同的数据。
想清楚自己想要的是什么数据。
有些人：“我本地没有调皮宝贝、没有龙辉巧，为什么到你这里胜率这么高”。
这类人要看的是使用分布数据，属于走错地方了。黄金国打旅鸟64开，跟本地用相剑的人多不多有什么关系？
你的本地环境与胜率无关。胜率统计的不是环境，这是2个不同的概念，没有可比性。你本地没有人使用黄金国跟旅鸟，并不代表这2个卡组不存在，也不代表黄金国打旅鸟就没优势了。
而且你拿本地环境跟其他环境对比是图什么……国内不同城市的本地环境不同。中国、韩国、日本的OCG大环境都不同。就连同样环境的饼图，上周跟上上周的也不同。这样对比是想表达你的本地环境应该是国际标准么……
谁说胜率高使用数就高了？谁说使用数高上位就多了？
这些数据之间有关联，但有关联的数据不代表他们是一样或者因果性很强的数据。淹死的人数跟吃冰淇淋的人数基本是同比增减的，因为是到了夏天游泳和吃冰淇淋的人更多，而不是因为吃了冰淇淋就会淹死。
数据展示的胜率是卡组之间的相对优势关系。不同地区玩家偏好不同，这会让使用数不同。但是卡池是一样的，所以同样卡池下，卡组之间的胜负关系也是一样的。胜率数据是无视地区环境通用的卡组胜负关系，没有“不适用哪里哪里”环境这一说。要反驳胜率数据不适用XX环境，得想个更好的理由才行。
饼图跟胜率是不一样的东西，不能互相做对比
很多人是抱着看饼图的心态进来的。但这并不是饼图：
- 饼图是比赛数据，并且是统计上位情况，而不是环境整体数据，更没统计胜率。你看到的40个上位参赛选手的卡组分布，而不是1000个参赛选手的卡组分布。上位数据无法体现出卡组的填海程度。
- 同时比赛的参加人数加起来也远不及天梯，浮动性很大。你可以从同个环境每周饼图都经常有大变化能看出来。你拿这周饼图40样本数对比上周饼图40的样本数对比都能有很大不同，所以为什么打算拿40样本数来对比30万样本数据呢？
