大数据背景下智慧体育康养多维统计及挖掘

刘 玲

（无锡职业技术学院，江苏 无锡 214000）

进入新时代，我国体育产业发展主线发生了变化，演变为“以提升发展质量和效益”为主线，发挥全民体育带动作用，丰富体育产品有效供给，以完善产业体系和产业融合为关键，提升体育产业能级[1]。2016年，中共中央、国务院印发出台了《“健康中国2030”规划纲要》，文件指出“积极推进健康与养老、旅游、互联网、健康休闲、食品融合，催生健康新产业、新业态、新模式，发展基于互联网的健康服务，鼓励发展健康体检、咨询等健康服务，促进个性化健康管理服务发展，培育一批富有特色健康管理服务产业”[2]，并强调“创新健康休闲运动项目推广普及方式，丰富业余体育赛事，打造具有区域特色的健身休闲示范区和健身休闲产业带”[3]。

随着我国步入老龄化社会，为持续发挥体育产业和全民健身事业对养老康养服务的支撑作用，推进体育产业与老龄康养产业协同融合发展，构建和完善兜底型、普惠性、多样化养老康养服务体系，不断满足老年人日益增长的多层次、高品质健康养老需求，2021年，国务院印发出台了《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》，强调“支持老年人参与体育健身，公共体育设施布局充分考虑老年人健身需求，加强老年人运动场所及设施规划建设，鼓励开发适用于老年人的体育健身项目，鼓励推出适合老年人的体育服装、锻炼器材等产品及健身指导、竞赛参与等服务”[4]。推进体育产业与康养服务融合，应借助大数据技术找准体育产业与康养服务的结合点。借助信息技术手段整合资源，推动体育供给服务能力提升，满足康养服务需求，实现体育产业与康养产业融合发展。本文基于智慧体育康养大数据仓库构建、多维分析数据模型，明确数据挖掘信息及应用场景，以期为智慧体育康养事业发展提供有力的技术手段。

1 智慧体育康养BI系统构建

基于ETL数据仓库技术的智慧体育康养分析系统，从海量数据中抽取信息与知识，通过抽取当地卫计委、养老机构、体育总局、发改委、市场化运营健身机构、景区和老年人个性化数据等多源数据并对其进行整合、清洗、转换、存储和数据挖掘，提供数据服务接口，实现多源数据聚合转化。其目的是分析老年人休闲体育需求及公共体育设施供给情况，不断满足老年人个性化康养健身要求[5]，为公共体育设施建设决策提供服务。BI系统架构由数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据分析层、数据应用层组成。

1.1 数据采集层

基于大数据的智慧体育康养分析系统数据主要来源于公共部门数据、老年人智能穿戴设备数据和智能家居数据等，通过抽取公共部门数据，完善当地体育公共服务设施、地形地貌、户外体育场景、户外拓展等相关信息。比如，美国“持续照料退休社区（CCRC）”智能化信息平台，可基于智能穿戴设备、智能家居等设备，通过智能化的运动器材识别和记录老年人的运动信息，并将监控数据传输到远程健康管理平台，实现医疗健康动态管理，实现老年人运动健身和医疗健康管理[6]，实现老年人生命健康水平和体育锻炼情况大数据全覆盖。该平台通过抽取老年人智能穿戴设备数据，获取老年人生命体征信息和运动数据，并结合智能家居数据判断老年人参与休闲体育频次、时间和强度等信息。该平台可自动更新、跟踪公共部门数据和老年人个性化数据，实现基础数据动态采集与更新。

1.2 数据处理层

数据处理层主要实现海量数据预处理，借助ETL数据仓库技术对多源大数据进行抽取、清洗、转换等处理。由于多源海量数据属于非结构化数据，数据标准、格式不统一，因而可借助国际通行的HL7数据标准化方法解决多源数据规范化、标准化问题，形成以UUID为唯一识别码的多维数据库，提高多源数据的一致性、质量可控性，降低多源数据大数据分析和挖掘算法难度，提高多源数据的利用率。

1.3 数据存储层

为解决数据集中存储模式存在的存储数据容易丢失和被篡改、响应效率低等问题，数据存储层可采用区块链技术实现去中心化、分布式存储，以高校图书馆为分布式节点，借助共识机制、分布式存储和加密算法等技术，既保障了各节点的独立性，同时在共识机制和加密算法的作用下实现点对点传输[7]，保证了系统大数据的完整性与安全性。

1.4 数据分析层

数据分析层是获取智慧体育康养数据价值的关键，通过分析挖掘和利用经清洗、预处理的实时数据，借助EMC的Geenplum架构和K-means聚类算法挖掘深度信息，可实现分布式计算集群能够实时、动态分析海量老年人身体健康数据、体育锻炼数据[8]。通过分析挖掘老年人群体体育锻炼项目、体育锻炼地点、体育锻炼时间、体育锻炼参与形式、老年人体育消费用途及老年人群体基础信息，挖掘老年人体育锻炼影响因素、休闲体育场所及服务供给情况。

1.5 数据应用层

数据应用层是将智慧体育康养数据挖掘分析结果可视化呈现的界面，根据用户需求，系统可面向老年人提供个人体育锻炼档案信息和生活档案信息、智慧体育康养一体化服务系统。其中，基础档案信息整合老年人基础信息、健康信息和体育锻炼信息，可按日、月、周期展示数据；智慧体育康养一体化服务系统可根据老年人健康数据和体育锻炼数据提供针对老年人的体育锻炼建议，形成智慧体育康养一体化服务资源和专业康养知识系统。面向政府部门和服务机构，提供区域内老年人基础信息、体育锻炼频次、公共设施供给保障情况等数据，为体育、医疗、康养等公共服务设施建设决策和数据调研提供专业化数据服务。面向高校等科研机构，系统提供专业化数据分析、挖掘服务，通过整合分析区域内老年人体育锻炼和康养服务情况，为我国步入老龄化政策制定与科学研究提供专业化数据信息。

此外，为满足多元化数据抽取需求，系统可面向老年人、家属、智慧社区、智慧医院、智慧护理院、智慧政府、社科研究院、高校科研部门等需求群体开放API接口，实现智慧体育康养系统与需求群体、部门现有系统数据整合，为构建智慧体育康养一体化服务模式提供数据支持。

2 多维数据分析挖掘及流程

2.1 多维数据分析及挖掘信息

系统主要从四个方面分析研究智慧体育康养大数据：一是老年人基础信息、健康信息、经常性体育锻炼项目、休闲体育兴趣爱好等信息。二是抽取当地卫计委、养老机构、体育总局、发改委、市场化运营健身机构、景区等公共数据，掌握老年人居住地1千米、5千米和20千米范围内体育公共服务设施、山地、峡谷、水体等地形地貌及资源；户外露营、户外体育运动场地、定向运动、养生运动、传统体育运动、徒步旅行等户外康体养生产品。三是整合专业性康养、休闲体育、医疗专业知识，结合慢性疾病专业知识提供专业性锻炼建议。四是根据户籍基础数据，掌握区域内老年人群体总体规模、发展趋势，为相关企业及政府部门决策提供支持。

2.2 多维大数据挖掘信息

系统主要挖掘的信息包括：一是分析老年人个性化体育康养数据信息，挖掘老年人康养特征与休闲体育锻炼信息之间的关联，并结合智慧体育康养知识体系给出个人体育康养建议；二是建立公共体育设施、康养设施、医疗设施等维度之间的联系，挖掘老年人体育康养服务需求及供给信息之间的关系，对系统服务公共政策决策、公共设施建设决策、康养设施建设决策等数据支持能力；三是建立老年人群体体育康养多维数据与需求分析的联系，形成专业化数据分析挖掘能力，面向政务、体育、康养、医疗、科研提供专业化服务。

3 智慧体育康养一体化系统应用场景

3.1 体育康养基础调研

基于公共基础数据和老年人穿戴设备、智能家居等基础数据，采集、汇总、分析特定年龄段老年人群体体育康养基础数据，包括老年人参与的休闲体育项目，如慢跑、走步、乒乓球、太极拳、风筝、广场舞、老年健美操、户外旅游、钓鱼等项目；调查研究区域内老年人群体参与休闲体育运动的偏好；调研老年人参与休闲体育的地点，如公园、社区活动室、小区空地、健身房、体育场馆等及其他；调研老年人参与休闲体育的时间及频次，分析研究不同居住类型、环境和组织老年人参与休闲体育康养项目的差异。通过体育康养基础数据统计分析和大数据挖掘，构建不同类型的老年人偏好休闲体育的项目、频次及时间，为体育产业、康养产业、社科研究、政务政策制定和社区管理提供专业化服务。

3.2 体育康养知识服务体系

通过对医疗、体育、康养等专业知识大数据的挖掘构建专业知识服务体系，结合老年人个体化基础数据和智能穿戴设备监测数据，为老年人、家属、社区工作人员、康养机构工作人员等提供专业化、定制化体育康养方案，并对方案执行情况进行跟踪、评估、诊断，构建适合老龄化的专业体育康养知识服务体系，通过对老年人实施知识服务方案结果进行大数据分析、比较，提升社会老年人体育康养服务水平。

3.3 体育康养基础设施建设决策

基于对老年人群体智慧体育康养数据进行挖掘，掌握老年人体育康养需求共性特点及个性化偏好，并结合区域内公共体育服务资源设施布局、承载规模、维修维护情况、人员配备情况等信息，形成体育康养需求与供给差异聚合信息。结合城市地理、气候、文化等关键要素，形成体育基础设施规划建设建议信息，以及覆盖老年人体育康养共性需求与个性化需求的规划面板数据，为区域体育康养基础设施建设提供数据支持。

3.4 体育康养资源优化配置

由于老龄人口数据处于动态发展的过程中，其对体育康养资源需求具有动态变化等特征，因而体育康养资源应根据短期监测结果和长期预测结果进行资源再分配、资源再利用和优化配置。根据该思路，借助智慧体育的康养体育系统通过大数据来挖掘数据，结合《健康中国（2030）规划纲要》中全民健康素养大幅提高要求，按省、市、区/县、乡镇/街道生成老年人体育大数据监测及资源配置监测系统，依据基本体育康养需求、特色体育康养项目等标准，规划特色体育康养市、区项目，并结合养生、中医药、保健、健康管理、医药看护等医疗康养产业，挖掘特色体育康养项目，提升区域康养服务能力，构建覆盖体育、医疗、康养等产业的全覆盖、相互融合的康养服务体系。智慧体育康养系统建设可根据输入关键词进行聚合聚类分析，生成体育康养资源优化配置面板数据，如通过输入乡村、阳光、节庆等关键词生成水果采摘、农事体验等小型地方性特色体育康养品牌，打造富有特色、品牌影响力的体育康养活动，吸引老年人群体参与，盘活现有体育、康养资源，实现资源优化配置。

4 结束语

人口老龄化背景下，康养产业服务能力和服务质量关乎老年人生活质量和健康水平。依托多源数据进行聚类大数据分析，挖掘老年人基础数据、休闲体育锻炼特征、体育康养公共设施数据等，根据不同主体需求生成智慧体育康养数据，为政府规划决策提供数据支持服务，为老年人、社区、康养服务机构等提供专业知识服务，为体育、医疗、康养等相关产业企业提供数据分析服务，能够进一步提升城市康养服务能力，实现体育产业与康养产业的有机融合，为康养产业发展提供新模式。■