數據挖掘在體育數據分析中的應用研究

劉貞情 張 翼

(云南機電職業技術學院，云南 昆明 650203)

隨著計算機技術、信息處理技術的不斷發展，人們越來越多的認識到人體、運動、科技、藝術每時每刻都在產生數據，經過這些數據的處理和挖掘能夠透析原本神秘輔助的規律。以大數據技術為基礎的數據處理和挖掘應用于商業、智能化等方面的越來越多，應用于體育運動方面的相對較少，或許可以說尚未波及到基層，最著名的應用體育數據分析的案例：FIFA足球游戲，其中存在大量的足球運動員身體數據、技能特點數據等，這些數據的來源是足球比賽，西班牙的皇家馬德里是第一個與FIFA足球游戲商合作利用這些數據進行戰術演變、球隊組成、球員訓練的俱樂部。

一、數據挖掘

數據挖掘是從海量的、隨機的、模糊的、價值較低的數據中提取有用信息的過程，數據挖掘由多個部分共同組成：數據清理、數據集成、數據篩選、數據格式轉換、數據挖掘、挖掘結果評估、可視化，在數據挖掘過程中需要用到一系列的數學、計算機科學算法，例如遺傳算法、關聯規則等，對不同來源分類、目標分類、數據分類、挖掘方法分類的數據進行計算，進而實現對體育數據的最大程度分析和挖掘。在體育數據分析過程中，數據挖掘主要應用于運動醫學、戰術組合、訓練計劃方面，最終目的在于以最小的成本(運動員傷病、俱樂部轉會費等)獲得最大的勝利(冠軍)；未來經過完善和成熟，體育數據挖掘和分析將運用于國民運動和身體素質提高層次，成為體育教育工作者的日常工具。

二、數據挖掘在體育數據分析中的應用

(一)數據挖掘在體育賽事中的應用

數據挖掘應用于體育賽事的歷史并不長，筆者日常更關注足球領域，目前已知運用于運動員傷病方面的是意大利米蘭實驗室，運用于隊伍戰術組合和演變的是西班牙皇家馬德里的戰術體系系統。

1.運動員醫療

數據挖掘技術運用于預防和治療運動員的醫療方面，最典型的是為意甲AC米蘭服務的米蘭實驗室，自2006年起，意大利的AC米蘭足球俱樂部就與米蘭大學實驗室進行聯合，建立起專門用于運動員傷病防治的運動醫學實驗室，米蘭實驗室通過收集運動員日常訓練、比賽時的身體數據，配合他們各自所處的位置，為運動員制定更加合理的訓練方案和身體體脂率指標，例如前鋒位置的足球運動員需要更快的啟動速度、沖刺速度和沖撞能力，這對他們的體脂率和關節健康程度有較高要求，目前已經退役的巴西金球先生里卡多.雷特先生的競技狀態下滑主要源于他腹股溝處的傷病，導致他在短短2年時間內徹底跌落巔峰，成為足壇的又一遺憾，因此數據挖掘可以讓運動員更科學的訓練，更有效的預防傷病，更徹底的治療傷病，保持他們的競技狀態。

2.戰術體系

西班牙皇家馬德里與FIFA足球游戲于2010/2011賽季進行合作，FIFA足球游戲研發團隊為皇家馬德里單獨建立一套數據庫系統，供教練員進行戰術體系建立。這套數據庫能夠為教練員提供運動員的各項技能數據，例如當時加盟皇馬的前鋒克里斯蒂亞諾.羅納爾多，步頻、射門、靈活性、傳球、身體強壯程度都是非常重要的數據，而C羅的數據在總分100的情況下是81/82/83/73/65，整體處于中等偏上或高等，且經過訓練后可以突破90大關，尤其他在門前搶點、頭球、射門力量、進球效率方面的優秀都是支持他成為世界級前鋒的基礎，教練員可以將球員之間的數據進行對比，擇選最優安排進行戰術體系。可以說，這套數據庫為銀河戰艦重新起航做出了不小的貢獻。

(二)數據挖掘在體育教育中的應用

在校園體育教育中，數據挖掘技術可以輔助教務系統和體育教師建立起更加科學的體育教學評價體系，對當前的體育教學進行評估，發現體育教學中的優點和不足，充分發展優點，積極修正不足，提高體育教學效率和質量；對體育教師的教學方法進行檢驗和評估，分析學生體育成績、身體素質等數據，更加合理的安排體育課程，用更加優秀科學的方法教導學生進行體育運動。

三、結束語

數據挖掘應用于體育數據的分析可以有效輔助我國體育的發展，使我國的體育訓練、戰術安排更加科學合理，最小幅度的傷害運動員的身體，取得最好的體育效果，我國應當在此方面投入更多的人力和物力，使數據挖掘技術成為與數學、計算機科學并存的體育統計學工具。