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体育数据分析中数据挖掘技术的运用实践探微

2018-06-11王玉

当代体育科技 2018年27期
关键词:数据挖掘技术运用分析

王玉

摘 要:随着时间的不断积累,体育运动范围越来越广泛,当前体育已经形成整个特殊产业,普及到全民健身。通过体育可以提高国民体质,实现全民健身之后,体育运动数据开始紧密联系大量数据。面对海量数据,传统体育数据库运行管理模式已经不适合国民的需要,因此需要在体育信息分析过程中利用数据挖掘技术。

关键词:体育数据 分析 数据挖掘技术 运用

中图分类号:G807 文献标识码:A 文章编号:2095-2813(2018)09(c)-0243-02

体育事业数据处理的数据量越来越大,因此需要利用专门的数据挖掘技术。体育数据挖掘处理技术,可以在庞大的数据量当中获得有用的数据。根据不同数据当中各种因素的联系加以处理,这就是数据挖掘技术。利用数据挖掘技术可以明确体制健康情况和体育产业数据,提供高价值的数据,进而确定体育运动规律。

1 概述数据挖掘技术的意义

利用数据挖掘技术可自我本能地搜索大量积累的数据并确定隐藏数据的特定关系。随着经济社会不断发展,数据量也越来越多,同时还存在很多没有被发现的数据,但是这些数据都十分重要,利用这些信息,才可以实现利用最大化,数据挖掘技术涉及的学科非常广泛,学科应用种类并不单一,由多个学科不断交融而来。

数据挖掘技术不同于传统的统计学、计算学,数据挖掘技术以大量数据为基础,进行提取和假设。在实际利用数据挖掘技术的过程中,需要深入研究数据挖掘技术,更好地处理体育数据整体,加强数据分析,这样才可以在体育大数据处理过程中发挥出数据挖掘处理技术的作用,获得最佳数据分析结果。

2 在学校体育教学理论中应用数据挖掘技术

2.1 教学中的相关性规则

数据挖掘技术依赖于数据教育教学的决策分析数据,利用相互关联规则,明确更加适合课程教学的教学方法,帮助教师更加了解教学方法,帮助教师提升教学方法水平,提高教学质量。

2.2 不同数据的判别与分类

决策树数据处理方法是比较常用的,以实际例子为基础处理相关数据。决策树的对象就是处理分析非固定性数据,进而归纳相关数据,利用这种方法可以帮助学生选修自己的课程和自己的论文课堂,此外学生在选择就业的过程可以进行全面的分析,通过数据处理,帮助学生深入的了解和分析。

2.3 相关性数据的聚类与整合

物质和物质之间都具备联系和共同点,同时每个物质之间都具备一定的区别,因此在大数据处理过程中,需要结合上述理论进行分组和判别。在学校体育教学当中利用数据挖掘技术,利用聚集分类分析法,以学生之间的差别为基础,教师分析和处理相关数据,实现数据分组。这样一来教师可以清晰地掌握每个学生的特点。利用数据挖掘技术分析相关数据,帮助教师更加深入的理解自己的学生。这样教师在采取心理辅导的过程中,可以根据不同的学生确定不同的辅导方法,进而获得良好的工作效果。

2.4 分析与预测

处理过数据之后,在庞大的数据支持下进行预测,利用建模方程,设置连续价值函数,利用这些数据,预测下一步数据的波动和发展趋势。在函数模型当中,可以以数据为基础,推出其他数据。在学校体育教学过程中,利用数据挖掘技术可以推算學生的行为,更加深入的了解学生的学习情况,从而可以深入的分析学生的学习成果。

2.5 模糊集应用

利用模糊集方法,可以针对遇到的各种事情,实现模糊决策和模糊意识模式识别等。数据量比较大,那么复杂程度就会比较高,获得的结果也会获得越强的模糊性,对于事物采取模糊性揣测和估计。可以根据模糊理论和概率学统计,实现云理论研究,形成有关云理论的结果。

3 在体育教学实践中应用数据挖掘技术

3.1 选取教学方案

社会不断发展,我国的教学技术已经进入到电子时代。人们看到了更多鲜明、移动的体育教材,教师既可以轻松的教学,学生也可以轻松的学习。与此同时教师也可以清晰的把握每个学生,利用数据挖掘技术分析这些数据,可以帮助教师认识和了解自己的学生,这样教师可以分配实施心理辅导,活动良好的效果。

3.2 选择教学方法

在教学过程中,教师可以利用各种教学方法挖掘有效的教学方法,帮助学生更加深入的理解自己。通过数据挖掘技术,教师可以分析具体教学方法的效果,帮助教师更好的教学。在体育教学当中,教师根据学生的特征给予不同的帮助,帮助学生学习和进步。

3.3 有针对性地分析学生特征

体育教学利用数据挖掘技术,对于每个学生的特征进行分析,进而落实特殊的教学方法,挖掘每个学生的潜力。每个学生都具备独特的潜力,需要教师深入的挖掘,教师需要良性的开发和引导学生这些潜力,将学生的实力充分的发挥出来,将学的能力不断提升。利用数据挖掘技术可以设置科学的评价标准,帮助教师明确学生潜力,科学的安排自己的课程。利用数据挖掘技术可以设置综合实力评价表,教师可以清晰的了解每个学生的潜力,缩短教师和学生之间的距离,提升学生学习的自信心,进而对于学习的内容产生更大的兴趣。

3.4 体质数据分析

教师在进行教学时,可以利用数据挖掘技术对学生体质进行分析。学生的年龄存在一定差异,学生的体质也存在一定差异。如果体育教师在教学过程中,对所有学生设置相同的体育项目,有的同学可能轻松完成,有的同学可能难以完成,这就使体育的教学目标难以实现。因此,体育教师在给学生制定教学项目时,应该有针对性的制定,针对不同的学生制定不同的体育项目,这样才能真正实现体育教育的目的。针对体质较弱的学生,教师应该为其制定简单的体育项目,制定体育项目应该遵循循序渐进、由易到难的规则;对于体质较强的学生,可以针对其爱好进行重点培养,让他们完成相对较难的体育项目,这样既达到了锻炼身体的目的,又提高了他们的体育技能。体育教师应该将制定的体育项目与学生进行沟通,了解他们对完成这些教学任务的想法,有的学生可能因为不自信觉得完不成,教师就应该给予其鼓励;有的学生可能因为怕锻炼辛苦,教师应该讲解进行体育锻炼的好处,使其能够接受教师制定的教学任务,并积极在教学中完成教师制定的任务。

4 结语

数据挖掘技术不断发展,有利于更好地结合体育统计学和体育信息技术,促进体育统计学更好的发展。本文主要论述了体育数据分析中数据挖掘技术的运用,可以为我国体育学研究和数据挖掘研究提供良好的参考,发挥出指导的作用。

参考文献

[1] 苏锋.基于数据挖掘的中职体育成绩管理系统的设计与实现[D].湖南大学,2014.

[2] 谢向阳.数据挖掘在体育数据分析中的研究与应用[J]. 当代体育科技,2013,3(23):9-10.

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