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마비노기 모바일: 상위 랭커들이 선택한 장신구 룬과 엠블럼 채용률 분석마비노기 모바일 유저들을 위한 장신구 룬과 엠블럼 채용률 최종 분석 리포트가 공개되었습니다. 이번 보고서는 각 직업별로 가장 많이 사용되는 룬과 엠블럼을 상세히 다루며, 특히 화염술사와 석궁 사수의 '아득한 빛' 엠블럼 채용률이 80%를 넘어서는 등 핵심 정보를 제공합니다. 데이터 집계의 특이사항과 함께 직업별 고정 세팅 및 분산 세팅 경향을 파악할 수 있습니다.
마비노기 모바일: 상위 랭커들이 선택한 장신구 룬과 엠블럼 채용률 분석
1. 📊 엠블럼 및 장신구 룬 데이터 집계 현황 및 신뢰성
· 현재 엠블럼은 전사, 궁수, 장궁, 마법사, 전격술사, 암흑술사, 도적, 듀얼 블레이드, 격투가, 악사, 댄서 등 11개 직업이 집계 중이며, 장신구는 댄서와 격투가 두 직업이 집계 중입니다.
· 장신구 룬의 합계 퍼센트가 300%에 훨씬 못 미치는 현상이 관찰됩니다. 이는 장신구 룬 시스템 도입 초기이거나, 룬을 착용하지 않는 유저, 또는 부클작 유저의 통계 유입 가능성 때문으로 추정됩니다.
· 현재 데이터는 참고용으로 활용하며, 다음 주 및 다다음 주 데이터 갱신 후 신뢰성에 대한 추가적인 판단이 필요합니다.
00:00 - 01:57
1. 📊 엠블럼 및 장신구 룬 데이터 집계 현황 및 신뢰성
· 현재 엠블럼은 전사, 궁수, 장궁, 마법사, 전격술사, 암흑술사, 도적, 듀얼 블레이드, 격투가, 악사, 댄서 등 11개 직업이 집계 중이며, 장신구는 댄서와 격투가 두 직업이 집계 중입니다.
· 장신구 룬의 합계 퍼센트가 300%에 훨씬 못 미치는 현상이 관찰됩니다. 이는 장신구 룬 시스템 도입 초기이거나, 룬을 착용하지 않는 유저, 또는 부클작 유저의 통계 유입 가능성 때문으로 추정됩니다.
· 현재 데이터는 참고용으로 활용하며, 다음 주 및 다다음 주 데이터 갱신 후 신뢰성에 대한 추가적인 판단이 필요합니다.
02:00 - 03:26
2. ✨ 엠블럼 채용률: '아득한 빛'의 압도적인 인기
· 시즌 1 엠블럼 중 '아득한 빛'이 전체 채용률 58%를 기록하며 가장 높은 인기를 보였습니다.
· 특히 화염술사(81%)와 석궁 사수(80%)는 '아득한 빛'을 거의 필수로 채용하고 있습니다.
· 검술사는 '아득한 빛' 채용률이 매우 낮은 반면, '산맥 군주' 엠블럼을 60%의 높은 비율로 사용하며 거의 필수 룬처럼 활용합니다.
· 사제는 '갈라진 땅'을 18%, 힐러는 '인도하는 빛'을 17% 채용하며 두 번째로 많이 사용하는 엠블럼으로 나타났습니다.
직업주요 엠블럼채용률
전체아득한 빛58%
화염술사아득한 빛81%
석궁 사수아득한 빛80%
검술사산맥 군주60%
사제갈라진 땅18%
힐러인도하는 빛17%
03:27 - 04:48
3. 💍 장신구 스킬룬: 직업별 고정 세팅
· 빙결술사는 '빙검'과 '빙하' 룬을 각각 84%의 채용률로 사용하며, 이는 인권급 필수 룬으로 평가됩니다.
· 대검 전사는 '회전', '광전사', '탄력' 룬을 상위 고정 세팅으로 사용하며, 이 세 룬과 하위 룬들의 채용률 차이가 매우 큽니다.
· 힐러는 '광륜' 76%와 '물결' 68%를, 화염술사는 '분출' 74%, '잿더미' 59%, '불기둥' 53%를 주로 채용합니다.
직업주요 장신구 룬채용률
빙결술사빙검
빙하
84%
84%
대검 전사회전
광전사
탄력
75%
71%
71%
힐러광륜
물결
76%
68%
화염술사분출
잿더미
불기둥
74%
59%
53%
04:49 - 05:48
4. 🔄 장신구 스킬룬: 세팅 분산형 직업
· 도적과 사제는 장신구 룬 세팅이 비교적 다양하게 나타나는 직업입니다.
· 도적의 경우 '폭발' 룬이 41%로 가장 높고, 사제는 '결속' 룬이 48%로 가장 높지만, 다른 직업들에 비해 상위 룬과 하위 룬의 채용률 차이가 적습니다.
· 장신구 채용률 합계가 낮은 점을 고려하여 300%로 보정해도 여전히 룬 채용률이 고른 편으로, 이는 세팅이 다양하거나 아직 고정되지 않은 상태임을 시사합니다.
06:30 - 06:52
5. 💡 데이터 신뢰성 재검토 필요성
· 장신구 및 엠블럼 데이터는 무기 및 방어구 룬에 비해 아직 데이터의 고른 분포가 부족하여 참고용으로 활용하는 것이 좋습니다.
· 다음 주 추가 리서치 후 데이터 신뢰성에 대한 더 정확한 판단이 가능할 것으로 예상됩니다.
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