数据挖掘技术在体育训练中的研究与应用分析

孙美莲　詹才荣

进入到21世纪之后，社会各个领域都和信息化技术和大数据紧密联系，体育训练行业也不例外，体育训练是一个集成名词，它包括学校体育教育、体育管理、全民健身和全民素质调研等多项内容。在信息化数据挖掘技术的支持之下，原来的数据统计方法和管理方式已经无法适应全民健身体育竞技人才的培养要求，数据挖掘技术的运用能够有力的推动体育和统计学的融合，利用数据挖掘技术，工作人员能够从大量的数据体量当中寻找到和体育健康体育产业有关的数据，把各个数据因素之间进行相互联系，找到其中的规律。本文围绕着数据挖掘技术在体育训练中的研究与运用展开论述。

1 数据挖掘技术在体育训练中的研究现状

数据挖掘技术是在信息技术的支撑之下融合了多学科领域知识的综合体，它是多个学科的集中体现，因此涉及的知识领域和范围比较广。当前阶段，我国数据挖掘技术采用了直观的表达方式来传达数据分析的美感。其中经典的树状分析结构就是数据挖掘技术的表达方式之一。在经济全球化的发展大趋势之下，我国信息技术的发展速度越来越快，数据分析科技也得到了进步和提升，在这样的背景之下，我们要关注数据变量对我国总体的数据挖掘技术的影响。数据挖掘技术在多个领域已经得到充分的运用和施展，一般来说在其运用之前需要一定时间的完善和培训，并且数据挖掘技术要在同一体系的支持之下才能完成技术的更新和换代。当前我国数据挖掘技术在国内的运用还没有完全成熟，很多的实践应用表示，在未来，我国数据挖掘技术将会得到更大的潜能开发，对自身的数据挖掘系统进行分类完善。我国数据挖掘技术缺乏完善的技术设备还没有达到系统化的目标设置标准，就数据挖掘技术的发展趋势来看，数据挖掘技术以信息技术作为支撑和基础，在传统的计算机之上进行自身硬性技术的开创，这体现了数据挖掘技术对时代精神的吸取。目前，我国的数据挖掘技术能够不断的弥补相关技术弱点进行进一步的技术强化，同时数据挖掘技术也由分散化调整向集中化和专业化的方向转换。虽然我国数据挖掘技术还存在着一些的问题，比如说缺乏体系和规范的约束，但是在未来，数据挖掘技术能在自身发展过程中不断的受到监管，对相关的数据信息加以阐明。

2 数据挖掘技术在体育训练中的应用

2.1 具体技术

当前数据挖掘技術在我国体育训练领域得到了充分的运用具体的运用技术，包括关联规则，分类，聚类分析，预测，Web数据挖掘5个板块。随着全民健康战略的实行国民体质监测和体育教学训练产生的数据体量剧增，体育数据必须要通过挖掘和提纯才能够变成支持体育事业后续发展的可贵财富，我们要对数据挖掘技术的具体使用进行探讨。在体育训练和体育教学中，使用频率最高的是关联规则，它也是使用范围最广的数据挖掘技术的分支之一，关联规则能够被广泛的使用在国内外体育教学的决策分析当中，能够帮助工作人员判断和挑选最适合运动员或者最适合学生的教学方式与训练课程，方便教学训练人员使用科学的体育教学方法展开分层次训练。除了关联规则之外，分类和聚类分析也较为常用。在分类算法中，比较常用的是决策树决策法，能够以实际案例为基础进行数据的归纳和分析，它主要用于对离散数据进行归类整理，在体育训练方面能够对学生的选修课程毕业课题等进行指导和安排。聚类分析的理论基础是不同事物之间具有相似之处，但是又有差异。在体育训练的数据挖掘中，聚类分析主要用来根据学员或学生的行为表现进行分组，除此之外还有预测和web数据挖掘，利用web日志进行数据挖掘和实例分析能够确定学员的真正兴趣点之所在，便于训练人员及时调整教学战略。

2.2 应用列举

数据挖掘技术在体育训练当中的运用可以结合实际案例来说明，在我国最主要的应用领域是消防部队的健身训练和体育锻炼，数据挖掘技术的加入使消防行业的体育训练多大了强大的技术支持，它能帮助体育训练进行数据的系统分析，丰富体育训练的项目和课程，对体育训练数据进行充分的挖掘。在具体的使用过程中，工作人员首先要对相关的体育考核指标进行了解，之后重视考核过程，减少误差的出现，对于考核结果进行科学的测算。要把数据挖掘技术和体育训练充分结合，就要在彼此了解的基础之上进行实践。除了消防行业的体育训练之外，高校体育教学也开始使用数据挖掘技术进行学生的体育专业教学。利用数据挖掘系统可以建立体育综合学习体系，对教学质量有所提升。

综上所述，数据挖掘技术是体育统计学和体育训练的结合。数据挖掘技术的使用对于体育训练来说有重大的意义，能够帮助体育教学领域取得新一轮的研究成果，在未来，数据挖掘技术还教会对体育训练产生更大的影响。

（作者单位：1.江西信息应用职业技术学院;2.江西警察学院）