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-PythonNNN
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-PythonNNN

Türkei
Seit 2024 auf FACEIT 91 Matches erfasst 70 Matches in 30 Tagen
ELO
2.180
Peak der erfassten Matches: 2.244
Verlauf
Rang EU
#151.457
Türkei #4.117 in Türkei
Zuletzt aktualisiert:

Wie spielt -PythonNNN?

Rating 1,17 K/R 0,85 ADR 93,2 aus 91 Matches
Gesamt 30 Tage 7 Tage Letzte 20
RatingNach der HLTV-Rating-1.0-Formel aus Kills, Deaths und Multi-Kills pro Runde. 1,00 ist ein durchschnittliches Match.
besser als 91 %
1,17
SchwankungWie stark das Rating von Match zu Match schwankt. Je kleiner, desto konstanter. ±0,39 KonstanzIn wie vielen Matches das Rating mindestens normal war (ab 0,90). 70 %
Rating-Verteilung aus 91 Matches
überragend ab 1,80 9 % stark 1,30 bis 1,79 27 % gut 1,10 bis 1,29 21 % normal 0,90 bis 1,09 13 % schwach 0,75 bis 0,89 14 % sehr schwach unter 0,75 15 %
Spielertyp
Holt die Frags mit der AWP
Deutlich mehr AWP-Kills als der Schnitt auf Level 10 · 2.001-2.249 ELO. Mehr First Kills pro Match als der Schnitt auf Level 10 · 2.001-2.249 ELO. Mehr 4K und Aces pro 100 Runden als der Schnitt auf Level 10 · 2.001-2.249 ELO.
AWPerEntryMulti-Kills
besser als die meisten auf Level 10 · 2.001-2.249 ELO Mittelfeld schwächer als die meisten
2.001-2.249 ELO

Verglichen mit 2.167 Spielern dieser Gruppe, je Spieler die letzten bis zu 100 Matches.

Entry

Stärke
Die ersten Duelle der Runde

First Kill in 17 % der Runden und damit deutlich über dem Schnitt (10 %).

Runden mit First Kill 17 %+7 Pp. · Ø 10 % besser als 99 %
Entry-Duelle gewonnen 58 %+7 Pp. · Ø 51 % besser als 92 %

Clutch

Durchschnitt
Als Letzter am Leben

42 % der 1v1-Situationen gewonnen und damit leicht über dem Schnitt (39 %).

Clutch 1v1 gewonnen 42 %+3 Pp. · Ø 39 % besser als 70 %
Clutch 1v2 gewonnen 21 %−1 Pp. · Ø 22 % besser als 48 %
Clutch-Kills pro Match 1,5−0,2 · Ø 1,7 besser als 36 %

Waffen und Aim

Durchschnitt
Woher kommen die Kills?

1,15 K/D und damit klar über dem Schnitt (1,03).

Headshot-Rate 50 %+1 Pp. · Ø 49 % besser als 56 %
AWP-Anteil an den Kills 22 %+11 Pp. · Ø 11 % besser als 89 %
K/D 1,15+0,12 · Ø 1,03 besser als 85 %
Pistol-Kills pro Match 2,9

Impact

Stärke
Damage und Multi-Kills

Genau 3 Kills in 5,5 % der Runden und damit deutlich über dem Schnitt (4,1 %).

Runden mit 2K 15,6 %+2,2 Pp. · Ø 13,4 % besser als 90 %
Runden mit 3K 5,5 %+1,4 Pp. · Ø 4,1 % besser als 91 %
MVPs pro Match 2,8+0,5 · Ø 2,3 besser als 90 %
4K und Aces 26x 4K, 5 Aces in 91 Matches

Utility und Deaths

Durchschnitt
Nades, Flashes und Deaths

0,45 geflashte Gegner pro Runde und damit deutlich über dem Schnitt (0,28).

Utility mit Wirkung 38 %+3 Pp. · Ø 35 % besser als 72 %
Utility-Damage pro Runde 5,7+1,5 · Ø 4,2 besser als 85 %
Geflashte Gegner pro Runde 0,45+0,17 · Ø 0,28 besser als 88 %
Runden mit Death 74 %+2 Pp. · Ø 72 % besser als 24 %

Entwicklung

Ein Wert pro Monat, gestrichelt der Schnitt auf Level 10 · 2.001-2.249 ELO
Ob -PythonNNN besser wird, siehst du hier, sobald genug Matches zum Vergleichen da sind: je 20 in den letzten 3 Monaten und in der Zeit davor. Bisher: 89 Matches aus den letzten 3 Monaten und 2 davor.

Kills pro Runde (K/R)

0,82
AugSepOktNov

Bester Monat: September 2026 mit 0,88.

Muster

Aus den letzten 91 Matches, jede Zeile aus mindestens 20 Matches. Uhrzeiten in Berliner Zeit.

Wo geht ELO verloren?

Im 3. Match des Tages +10 ELO
22 Matches · 41 % Winrate
Freitags ±0 ELO, Winrate 26 %

Am meisten ELO verliert -PythonNNN im 3. Match des Tages: +10 ELO, 41 % Winrate

Rekorde und Meilensteine

aus den erfassten Matches
  1. Längste Siegesserie: 4 Siege in Folge · Cache
  2. Höchstes Rating in einem Match: 2,12 · Cache
  3. Meiste Kills in einem Match: 45 · Dust 2

Maps im Detail

aus den letzten 91 Matches
MapMatchesWinrateAnteil der gewonnenen Matches im Zeitraum.K/RKills geteilt durch gespielte Runden.ADRDamage pro Runde im gewählten Zeitraum.RatingEntry1v1
Dust 232
50 % besser als 45 %
0,84 besser als 88 %
92,7 besser als 92 %
1,18 besser als 88 %
63 % aus 210 Duellen besser als 96 %
43 % aus 14 Situationen besser als 65 %
Anubis22
64 % besser als 85 %
0,98 besser als 99 %
105,2 besser als 99 %
1,36 besser als 99 %
60 % aus 141 Duellen besser als 89 %
39 % aus 18 Situationen besser als 56 %
Ancient17
35 % besser als 6 %
0,76 besser als 61 %
83,9 besser als 65 %
1,01 besser als 43 %
52 % aus 126 Duellen besser als 56 %
63 % aus 8 Situationen besser als 95 %
Cache10
30 % -
0,83 -
90,8 -
1,09-
60 % aus 87 Duellen -
0 % aus 3 Situationen -
Inferno7
29 % -
0,82 -
91,9 -
1,11-
45 % aus 40 Duellen -
25 % aus 4 Situationen -
Nuke3
33 % -
0,69 -
79,4 -
0,92-
56 % aus 18 Duellen -
67 % aus 3 Situationen -

Verglichen mit Spielern auf demselben Level, die mindestens 15 Matches auf der Map haben.

So spielt -PythonNNN

In 91 Matches kommt -PythonNNN auf K/R 0,85, ADR 93,2 und Rating 1,17. Größte Stärke: Runden mit First Kill mit 17 %, besser als 99 % der Spieler auf Level 10 · 2.001-2.249 ELO. Am meisten Luft nach oben: Runden mit Death mit 74 %, besser als nur 24 % der Spieler auf Level 10 · 2.001-2.249 ELO. Im Schnitt 19,4 Kills pro Match, 50 % davon per Headshot. Die stärkste Map ist Anubis mit 64 % Winrate in 22 Matches. In 52 von 91 Matches lag das Rating bei 1,10 oder höher (57 %), in 27 unter 0,90. In 91 Matches mit Detailwerten: 26x 4K und 5 Aces. Bester Monat nach Rating: September 2026 mit 1,18. Am meisten ELO verliert -PythonNNN im 3. Match des Tages (+10 ELO, Winrate 41 %). Am besten läuft es auf Dust 2 (+12 ELO, Winrate 50 %). Das 1. Match des Tages läuft am besten: 59 % Winrate, +12 ELO. Letzte 30 Tage: 70 Matches, Winrate 46 %, ELO-Bilanz ±0.

So sind die Werte zu lesen

Neben jedem Wert steht der Vergleich mit Spielern auf demselben FACEIT-Level (hier Level 10 · 2.001-2.249 ELO): „besser als 30 %“ heißt, 30 % von ihnen sind schwächer, „Top 12 %“ heißt besser als 88 %. Grün nur bei mindestens „besser als 75 %“ und einem spürbaren Abstand zum Schnitt, rot spiegelbildlich bis 25 %, sonst grau. Verglichen wird ab 20 Matches im Zeitraum. Hat ein Level zu wenige Spieler, zählen die Nachbarlevel mit.

Pp. steht für Prozentpunkte, den Abstand zwischen zwei Prozentwerten: +4 Pp. heißt zum Beispiel 52 % gegenüber 48 % im Schnitt. Jeder Abstand hat so viele Nachkommastellen wie der Wert selbst.

Runden mit First Kill
Anteil der Runden, in denen der erste Kill der Runde gelingt.
Entry-Duelle gewonnen
Anteil der gewonnenen Entry-Duelle.
Clutch 1v1 gewonnen
Anteil gewonnener 1v1.
Clutch 1v2 gewonnen
Anteil gewonnener 1v2.
Clutch-Kills pro Match
Kills als Letzter am Leben, im Schnitt pro Match.
Headshot-Rate
Anteil der Kills per Headshot.
AWP-Anteil an den Kills
Anteil der Kills mit AWP, Scout oder Auto-Sniper.
K/D
Kills pro Death über alle Matches im Zeitraum.
Runden mit 2K
Anteil der Runden mit genau 2 Kills.
Runden mit 3K
Anteil der Runden mit genau 3 Kills.
MVPs pro Match
Runden-MVPs im Schnitt pro Match.
Utility mit Wirkung
Anteil der Nades, die Damage machen oder flashen.
Utility-Damage pro Runde
Damage durch HEs und Mollys pro Runde.
Geflashte Gegner pro Runde
Geflashte Gegner im Schnitt pro Runde.
Runden mit Death
Anteil der Runden, in denen der Spieler stirbt. Weniger ist besser.
Schwankung
Wie stark das Rating von Match zu Match schwankt. Je kleiner, desto konstanter.
Konstanz
In wie vielen Matches das Rating mindestens normal war (ab 0,90).
Pistol-Kills pro Match
Pistol-Kills im Schnitt pro Match. Ohne Vergleich mit anderen Spielern.