主流竞技项目
覆盖当前观众基数较大的团队与个人对抗项目，赛事进程与结果数据保持同步更新，项目增减会随赛事生态变化定期评估。
数据覆盖 - 电竞牛
数据覆盖是电竞牛面向合作客户开放的核心能力说明栏目，用来回答一个最实际的问题：我们究竟能提供哪些赛事、哪些字段、哪些终端形态的数据。电竞牛长期跟踪主流竞技项目的赛事进程，从全球性大赛到区域联赛、城市赛与线上杯赛，都在同一套数据口径下被采集与整理。围绕一场赛事，我们会拆出赛程节点、对阵关系、局内进程、选手名单、战队资料与历史战绩等多个可独立使用的字段，客户可以按自己的页面形态挑选需要的那一部分，而不必被动接受一整包数据。同一份内容还会针对网页端、移动应用、小程序、大屏展示、数据看板与内容后台做适配，减少客户在各端之间反复转换格式的工作量。本页把首页模块中提到的项目、层级、维度与场景逐条展开，并补充判断数据质量的实用标准，方便正在评估合作的客户快速建立认知。
数据覆盖明细
英雄联盟
覆盖各主要赛区的常规赛与季后赛进程，包含阵容、对局时长与关键节点记录，方便按赛区或按战队维度调取。
王者荣耀
面向国内赛事体系提供赛程与对阵数据，局内进程按小局粒度记录，适合移动端页面做轻量化的赛况呈现。
DOTA2
覆盖国际性赛事与区域联赛，重点记录对阵关系、分路走向与关键团战时间点，便于做时间轴形式的复盘展示。
无畏契约
按地图与回合双维度整理赛事数据，选手名单与战队资料同步维护，适合做战术风格类的内容延展。
CS2
提供赛事进程与回合比分记录，历史战绩可跨赛季追溯，方便客户做战队长期表现的对比类栏目。
和平精英
覆盖多排赛事的小局排名与淘汰信息，按比赛日归档，适合以榜单或积分趋势的形式在大屏场景中呈现。
全球总决赛
年度最高量级赛事，覆盖入围阶段到决赛的完整赛程节点，对阵关系与晋级路径都会逐轮更新。
洲际邀请赛
跨区域对抗类赛事，重点整理参赛队伍来源与小组分组信息，便于客户做区域对比类的内容编排。
职业联赛
长周期联赛数据，按赛季维护积分与排名变化，赛程节点可精确到比赛日与具体场次时间。
次级联赛
面向梯队与新秀赛事，记录队伍升降与选手流动信息，适合做新人观察与青训类的内容方向。
高校联赛
校园赛事覆盖，按赛区与院校维度归档，赛程相对集中，适合做短期专题页的完整数据支撑。
城市公开赛
区域性线下赛事，记录参赛队伍与轮次结果，赛事周期短、场次密，对数据的及时归档要求较高。
线上杯赛
线上举办的短期赛事，赛程变动频繁，我们会对改期与补赛做标注，避免客户页面出现过期信息。
赛程节点
把一场赛事拆成开赛、轮次切换、决胜局等时间点，客户可以按节点触发页面更新或推送提醒。
对阵关系
记录谁对谁、在哪个轮次相遇以及晋级去向，是赛程图与淘汰树类页面最基础也最常被调用的字段。
局内进程
按小局记录比分推进与关键事件时间，适合做实时感较强的文字直播或时间轴组件。
选手名单
维护出场选手与替补信息，随赛事名单变更同步更新，方便客户做选手页与阵容对比内容。
战队资料
包含战队所属赛区、成立背景与历史参赛记录，是构建战队主页与百科类内容的资料底稿。
历史战绩
跨赛季保存交手记录与胜负走势，支持按战队、按赛事两种检索方式，适合做长期趋势类栏目。
网页端
面向浏览器环境输出结构化内容，字段完整、层级清晰，适合承载信息密度较高的赛事详情页。
移动应用
针对移动端做字段精简与加载优化，优先返回首屏需要的赛程与比分，减少弱网环境下的等待。
小程序
适配轻量级运行环境，输出体积更小的数据包，便于在分享页与卡片式入口中快速渲染。
大屏展示
面向场馆与展厅场景，强调字段的直观性与刷新稳定性，适合长时间无人值守的循环展示。
数据看板
按指标维度整理赛事数据，支持按项目、赛区、时间范围组合筛选，方便运营侧做周期复盘。
内容后台
为编辑团队提供可直接引用的数据条目，减少手工录入与核对成本，让内容生产与数据更新解耦。
合作前值得先弄清楚的四件事
数据覆盖看起来只是一个范围问题，实际评估时会牵出更新节奏、字段口径、容错机制与接入成本四个层面。第一是更新节奏，不同赛事的时效要求差别很大，长周期联赛可以按轮次更新，而线上杯赛往往一场结束就要立刻反映到页面上，客户需要先明确自己的页面是「赛后汇总」还是「实时跟进」，再决定对时效的期待，否则容易在验收阶段产生分歧。第二是字段口径，同一个词在不同项目里含义并不一致，比如「一局」在有些项目里指整场比赛，在另一些项目里只指其中一个小局，电竞牛在交付时会附带字段说明，客户拿到数据后应先做一轮抽样核对，确认与自己页面的展示逻辑对得上。第三是容错机制，赛事改期、名单临时调整、判罚改判都属于常态，好的数据覆盖不是永不变化，而是变化发生后能被标注出来，客户页面上不会残留过期信息，这一点往往比覆盖数量更能体现长期可用性。第四是接入成本，覆盖范围再大，如果字段结构混乱、每次对接都要重新对齐格式，实际工作量依然很高，因此建议客户在评估时优先看数据结构是否稳定、是否支持按需取用某一部分，而不是只看总量。第一次接触的人最容易忽略的是「历史数据」的价值，很多合作方只关注当下赛程，等到想做战队对比、赛季复盘类栏目时才发现缺少可追溯的过往记录，而这类数据往往需要在合作初期就一并规划。