Simone
补充一下数据的组合分析：
1.
分均输出单看分均输出无意义，但是配合输出占比，可以看得出选手输出的“效率”。例如同样是35％的输出占比，但分均输出高的AD可能打三四波团就打出了这个输出量，而分均输出低的AD需要打六七波团才能打出同样的输出量。
分均输出、伤害占比双高的AD，大概率可以判断为队伍真大腿；
分均输出、伤害占比双低的AD，拉闸；
分均输出高、伤害占比低的AD，可能是因为全队水平比较相近，都高于平均水平。
2.
分均经济单看无意义，但是结合经济占比就能看到选手真正的队伍经济占用情况。
分均经济、经济占比双高的AD，说明他是真的占用了队伍较多的经济；
分均经济、经济占比双低的AD，拉闸；
分均经济高、经济占比低的AD，可能是因为全队所有人的分均经济都比平均水平高。
以下为原回答。
先说结论：ADC的伤害转化率很重要。
下面说原因。
为了看选手数据，下了一个某加电竞APP，APP内现在能统计到的选手个人数据分别为：出场次数、KDA、参团率、场均击杀、场均死亡、场均助攻、总击杀、总死亡、总助攻、分均伤害、分均经济、分均承伤、伤害占比、经济占比、承伤占比、分均补刀、分均插眼、分均排眼、伤害转化率、场均压刀、对位经济领先。
排除掉对评价ADC能力明显无讨论价值或参考价值的出场次数、场均助攻、总助攻、分均承伤（JKL除外）、承伤占比（JKL除外）、分均插眼、分均排眼后，将从数据的计算方式、意义及优缺点等方面进行逐一讨论并给出个人评价。
一、KDA
算法：kda=（击杀数+助攻数）/死亡数，死亡数为0时变为除以1。另外也有在此结果上×3的算法。
意义：
1.K/DA是首个在LOL出道的女团，是拳头在皮肤创作上一次里程碑式的重要试水，也是游戏代理的摇钱树。（大误）
2.让7酱在该项数据上久立于不败之地。（误）
优点：
1.算法简单，数据直观。
2.赢了比赛，爆表的kda很养眼。
缺点：
1.用此数据作为选手评价标准容易导致唯数据论，个别选手有死保kda的情况。
2.数据对敢于开团的选手评价不够客观。
3.作为个人数据，却受团队风格的影响严重。如：四保一队伍的AD，kda会偏高。
数据评价：用于大范围横向对比选手的参考价值不大，重要程度低。适合用于胜利时锦上添花、队内队员比较，不适合大范围选手比较。kda高可以很养眼，但kda高不代表选手一定强，kda低不代表选手一定菜。虽然kda算法缺点明显，但在某些情况下，例如胜方队伍选MVP时，也是一个比较适合参考的数据。
二、参团率
算法：参团率=（个人击杀+个人助攻）/团队击杀
意义：用于反映选手在一场比赛里各次击杀的参与程度，能一定程度地反映选手的游走支援能力。
优点：数据直观
缺点：作为一项个人数据，受团队风格影响严重。例子1：某队伍的某一非AD位置的选手能力出类拔萃（队伍存在明显大腿），那该位置的对线击杀数及围绕该位置的小范围团战次数会明显增加，那么除了打野外其他位置（包括ADC）的参团率会明显下降。例子2：四保一队伍，或者说是一神拖四坑打法，无论“神”是中单还是ADC，只要“神”未赶到或者被秒，其他所有人都会避免团战或者尽快脱战，对线期就苟着，只要打起来，一定是人齐的，那在这种情况下，整个队伍的参团率都会偏高。
数据评价：对ADC以外位置具有一定的参考价值，重要程度一般。不适用于评判ADC。
三、场均击杀、场均死亡
算法：
场均击杀＝总击杀/场数
场均死亡＝总死亡/场数
意义：直接反映选手的场均击杀及场均死亡情况。
优点：数据直观，一目了然
缺点：
1.受选手的出场次数影响严重。（选手出场次数越多，数据反馈越可靠）
2.队伍风格对数据稍有影响，四保一队伍影响较大。
数据评价：可作为ADC评判的客观标准之一。当选手出场次数较多时，数据具备较高参考价值，更适用于评判主力队员。场均死亡比场均击杀参考价值更大，因为当一个选手场均死亡数较多时，确实能反映出选手存在上头、暴毙的问题。
四、总击杀、总死亡
算法：无
意义：
1.看看到底谁是科比。（误）
2.看看到底谁是死神。（误）
3.直观反映选手赛季内总的击杀阵亡情况。
优点：数据直观，一目了然
缺点：
1.受选手的出场次数影响严重。（选手出场次数越多，总击杀数据越占优势。选手出场次数越少，总死亡数越占优势）
2.队伍风格对数据稍有影响。
数据评价：可作为ADC评判的客观数据之一，但可靠性不及场均数据。适用于体现整个赛季下来各选手的状态，不适用于微观评判。
五、分均伤害
算法：分均输出＝总输出/总时长（分钟）
意义：一定程度体现选手的输出能力。
优点：数据简单直观。
缺点：
1.受队伍风格影响，全员莽、全员怂、四保一，无论是什么风格，都会影响该项数据。
2.受出场次数影响严重，出场太少的选手可能导致“一考定终身”。
数据评价：
1.当某选手（出场次数较多）的分均输出明显高于其他选手一个档次时，那这个选手在输出能力上确实有较其他选手出色之处，又或者他所在的队伍很爱打四保一。
2.当其余大部分选手分均输出数据密集分布在某区间内时，这部分人的分均输出排名其实意义不大。
3.当某选手（出场次数较多）的分均输出明显低于其他选手一个档次时，那他就真的有点问题。
4.分均输出能一定程度反映输出能力，但由于受影响因素较多，用于评判ADC能力时，应将其参考优先级下降。
六、分均经济
算法：分均经济＝总经济/总时长（分钟）
意义：一定程度体现选手打钱发育的能力。
优点：数据直观
缺点：受队伍风格影响严重，分均经济高有可能是因为打架队人头爆发多所致，也可能是因为队伍经济向C位倾斜所致，单看数据无法判断打钱或发育能力孰强孰弱。
数据评价：作为评判ADC的单项数据意义不大。
七、伤害占比
算法：伤害占比=个人总输出/队伍总输出
意义：直接反映选手在比赛中的贡献比例。
优点：
1.数据直观
2.数据可靠
缺点：无
数据评价：无论队伍什么打法，输出占比有多高，选手对团队的贡献度就有多高。ADC的唯一任务就是提供持续输出， 输出占比能直接体现选手对团队输出的贡献程度，因此输出占比是评判ADC的最重要标准，没有之一。 八、经济占比
算法：经济占比=个人总经济/队伍总经济
意义：直接反映选手在团队中占用经济的比例。
优点：
1.数据直观
2.数据可靠
缺点：无
数据评价：经济占比越高，说明选手占用队伍经济越多，在总经济恒定的情况下压榨其余队友资源越严重，但经济占比高的本身不是坏事，只是打法不同以及资源倾斜的体现。经济占比是评判ADC的重要数据之一。
九、伤害转化率
（APP里这一项数据算的其实是分均转化率，实则与真正的伤害转化率不一样，故不贴图）
算法：伤害转化率=伤害占比/经济占比
意义：
1.体现选手的“性价比”
2.可用于给选手划定精确的“及格线”
优点：影响因素少，数据极可靠
缺点：无
数据评价：伤害转化率能直接提现ADC的“挤奶率”，高于1说明这奶牛好歹没养亏，低于1就是亏了。转化率越高，说明选手的“性价比”越高。转化率越高，说明吃同样比例的资源，他发挥的团队贡献越大。转化率越高，说明打出同样的团队贡献他需要的占用的团队资源比例更小，队友能分到的资源就更多。因此伤害转化率也是评判ADC的最重要标准之一。
十、场均压刀、对位经济领先
数据评价：能一定程度体现选手对位统治力，但由于同样受较多因素影响（四保一等），用于评判ADC时，应将参考优先度降低。
综上所述：
在现有能方便查到的种种数据里，唯独两项受影响程度极小的数据是输出占比和经济占比，而输出转化率由以上两项数据得出，这就能回答题干：ADC的伤害转化率非常可靠并且非常重要。
其次，题主说到，ADC吃经济是天经地义的事情，这只说对了一半。
ADC之所以有资格吃经济抢资源，是因为他能C，能C意味着输出要打足，当你在一场游戏里C不了那不妨让经济给队友C，做个混子躺一把兴许还能赢。但是当一个AD抱着伤害有多少算多少的心态来无限侵吞资源，吃着无限多的经济，打着不当人的输出，转化率还不够队伍养你的经济回本，队友心态必炸，那离输也不远了。
