數據挖掘技術在體育訓練中的研究與應用分析

孫美蓮　詹才榮

進入到21世紀之后，社會各個領域都和信息化技術和大數據緊密聯系，體育訓練行業也不例外，體育訓練是一個集成名詞，它包括學校體育教育、體育管理、全民健身和全民素質調研等多項內容。在信息化數據挖掘技術的支持之下，原來的數據統計方法和管理方式已經無法適應全民健身體育競技人才的培養要求，數據挖掘技術的運用能夠有力的推動體育和統計學的融合，利用數據挖掘技術，工作人員能夠從大量的數據體量當中尋找到和體育健康體育產業有關的數據，把各個數據因素之間進行相互聯系，找到其中的規律。本文圍繞著數據挖掘技術在體育訓練中的研究與運用展開論述。

1 數據挖掘技術在體育訓練中的研究現狀

數據挖掘技術是在信息技術的支撐之下融合了多學科領域知識的綜合體，它是多個學科的集中體現，因此涉及的知識領域和范圍比較廣。當前階段，我國數據挖掘技術采用了直觀的表達方式來傳達數據分析的美感。其中經典的樹狀分析結構就是數據挖掘技術的表達方式之一。在經濟全球化的發展大趨勢之下，我國信息技術的發展速度越來越快，數據分析科技也得到了進步和提升，在這樣的背景之下，我們要關注數據變量對我國總體的數據挖掘技術的影響。數據挖掘技術在多個領域已經得到充分的運用和施展，一般來說在其運用之前需要一定時間的完善和培訓，并且數據挖掘技術要在同一體系的支持之下才能完成技術的更新和換代。當前我國數據挖掘技術在國內的運用還沒有完全成熟，很多的實踐應用表示，在未來，我國數據挖掘技術將會得到更大的潛能開發，對自身的數據挖掘系統進行分類完善。我國數據挖掘技術缺乏完善的技術設備還沒有達到系統化的目標設置標準，就數據挖掘技術的發展趨勢來看，數據挖掘技術以信息技術作為支撐和基礎，在傳統的計算機之上進行自身硬性技術的開創，這體現了數據挖掘技術對時代精神的吸取。目前，我國的數據挖掘技術能夠不斷的彌補相關技術弱點進行進一步的技術強化，同時數據挖掘技術也由分散化調整向集中化和專業化的方向轉換。雖然我國數據挖掘技術還存在著一些的問題，比如說缺乏體系和規范的約束，但是在未來，數據挖掘技術能在自身發展過程中不斷的受到監管，對相關的數據信息加以闡明。

2 數據挖掘技術在體育訓練中的應用

2.1 具體技術

當前數據挖掘技術在我國體育訓練領域得到了充分的運用具體的運用技術，包括關聯規則，分類，聚類分析，預測，Web數據挖掘5個板塊。隨著全民健康戰略的實行國民體質監測和體育教學訓練產生的數據體量劇增，體育數據必須要通過挖掘和提純才能夠變成支持體育事業后續發展的可貴財富，我們要對數據挖掘技術的具體使用進行探討。在體育訓練和體育教學中，使用頻率最高的是關聯規則，它也是使用范圍最廣的數據挖掘技術的分支之一，關聯規則能夠被廣泛的使用在國內外體育教學的決策分析當中，能夠幫助工作人員判斷和挑選最適合運動員或者最適合學生的教學方式與訓練課程，方便教學訓練人員使用科學的體育教學方法展開分層次訓練。除了關聯規則之外，分類和聚類分析也較為常用。在分類算法中，比較常用的是決策樹決策法，能夠以實際案例為基礎進行數據的歸納和分析，它主要用于對離散數據進行歸類整理，在體育訓練方面能夠對學生的選修課程畢業課題等進行指導和安排。聚類分析的理論基礎是不同事物之間具有相似之處，但是又有差異。在體育訓練的數據挖掘中，聚類分析主要用來根據學員或學生的行為表現進行分組，除此之外還有預測和web數據挖掘，利用web日志進行數據挖掘和實例分析能夠確定學員的真正興趣點之所在，便于訓練人員及時調整教學戰略。

2.2 應用列舉

數據挖掘技術在體育訓練當中的運用可以結合實際案例來說明，在我國最主要的應用領域是消防部隊的健身訓練和體育鍛煉，數據挖掘技術的加入使消防行業的體育訓練多大了強大的技術支持，它能幫助體育訓練進行數據的系統分析，豐富體育訓練的項目和課程，對體育訓練數據進行充分的挖掘。在具體的使用過程中，工作人員首先要對相關的體育考核指標進行了解，之后重視考核過程，減少誤差的出現，對于考核結果進行科學的測算。要把數據挖掘技術和體育訓練充分結合，就要在彼此了解的基礎之上進行實踐。除了消防行業的體育訓練之外，高校體育教學也開始使用數據挖掘技術進行學生的體育專業教學。利用數據挖掘系統可以建立體育綜合學習體系，對教學質量有所提升。

綜上所述，數據挖掘技術是體育統計學和體育訓練的結合。數據挖掘技術的使用對于體育訓練來說有重大的意義，能夠幫助體育教學領域取得新一輪的研究成果，在未來，數據挖掘技術還教會對體育訓練產生更大的影響。

（作者單位：1.江西信息應用職業技術學院;2.江西警察學院）