数据挖掘技术在体育数据分析中的应用

周凯

河南工程学院 （郑州 451191）

在面对大数据处理出现了专门的数据挖掘技术以此去满足体育事业数据处理中越来越大的数据量。这一新型的数据挖掘处理技术对于体育统计学将有着很大的帮助和至关重要的作用。体育数据挖掘处理技术对于这一些庞大的数据量可以从中分析出有用的数据从而便于我们进行识别。并且能够把各个数据之间的各种因素的相互联系做出一个清晰明了的处理和显示。数据挖掘处理技术可以深入的了解并分析各种体质健康状况、体育运动产业数据的解析、运动比赛和竞赛数据的处理，能够在学校的体育教学数据等方面提供一些具有很高价值的数据和数据分析结果。从而发现一些具有很大价值的体育运动规律。那么在实际的运用数据挖掘处理技术中,怎么样去进行数据挖掘处理技术的深入应用从而方便管理体育数据整体的处理和数据的分析。这是目前所要解决的问题之一，而这一问题对于帮助更好的运用数据挖掘处理技术在体育大数据处理下的积极应用具有重大的意义。 一、数据挖掘技术是什么

数据挖掘处理技术就是从自己搜集的大量的累积数据中进行一种自我本能的搜索出这些大量数据之间隐藏的数据之间的特殊关系的过程。随着时代的变化，数据量是一天一天的增加，在这些累积的数据中还隐藏着很多的没有被发现的数据，却是十分有用的数据，那么这些信息只要加以利用就能够得到最大化的利用和产生最大化的利益。数据挖掘处理技术并不是一个单一种类的学科应用，而是多种学科交融形成的产物，其中涉及到很多的方面和学科。

数据挖掘处理技术和传统意义上的统计学计算学是不相同的。其中最大的区别就是在于统计学最终的推断只是一种具有假设性意义的最终推断，就是说在一定的假设以后并且拥有一定的数据量的基础来进行结果的倒推理；那么数据挖掘处理技术却是在拥有大量数据的基础上来进行最终数据的推理，这是一种从大量累积的数据中进行的一种提取模式和假设。那么在实际的运用数据挖掘处理技术中,怎么样去进行数据挖掘处理技术的深入应用从而方便管理体育数据整体的处理和数据的分析。这是目前所要解决的问题之一，而这一问题对于帮助更好的运用数据挖掘处理技术在体育大数据处理下的积极应用具有重大的意义。这也是数据挖掘技术在体育事业或者是体育教育行业能够得以运用的原因之一。只有运用好数据挖掘技术才能够更好的得到数据分析的结果。

1 数据挖掘处理技术研究在学校体育教学中的应用

最近几年以来,关于学校学生的综合体质的监测、学校体育课程教学的日常训练，伴随着国家对于学校学生的日益重视，所以这些体育方面的管理数据也是在随着时间的增加而急剧增加。体育运动中会出现很多很多的数据，而这些数据如果不加以利用那么这一堆数据也是毫无作用的，这些数据就好比丰富的物质矿一样，必须经过相应的处理和数据分析才能够从中提取出有用的信息从而变成有用的数据，而不是一堆毫无作用的数据。只有经过大数据的处理技术手段和提炼才能够把这些数据变化成为有用的数据。体育数据分析管理中的数据挖掘处理技术就正是分析和研究这些大数据中隐藏的信息的一种数据管理分析技术手段,下面的文章主要就针对这些方面做出了一些关于体育数据挖掘处理技术手段的技术分析和研究探讨做出了简单的阐明和解释。

(1)相互关联的关系规则 事物之间的联系和关联构成了事物之间的联系，而这些关联的规是学校体育教学方案文本中,最常用的词汇之一，而这一规则也是数据挖掘处理技术要解决的问题之一,数据挖掘技术处理技术不仅仅只是针对我国的一些体育事业数据的处理分析，更加可以广泛地应用于到任何一个国家，数据挖掘处理技术对于我国任何一个教育教学的决策分析中数据的处理都有帮助。对于相互关联规则的使用和处理方法能够从很多种的教学方法中辨别出哪一种教学方法更加适合目前学生的学习和课程教学,这样做的目的是为了让教师在选择教学方法时能够有一个清楚的了解和认识，这样才能够有利于教师对于自己的教学方法的进步，提高教师的教学质量。

(2)运用分类处理 分类处理中算法运用的最多的就是一种叫决策树数据的处理算法。那么决策树算法是怎么样去应用的？决策树算法是根据要处理的实际例子作为算法的基础而进行的一种数据处理的归纳性学习计算算法。决策树最主要的作和对象主要就是针对于非固定性数据的处理和分析以此来进行的数据归纳,那么着一方法在实际中可以帮助在学生对于自己课程的选修、对于自己论文课题的选择、以及学生对于自己就业时要选择的行业做出一个清晰的分析和数据处理以便于学生了解和分析探究。

(3)事物聚集分门别类的分析 世间任何一个物质之间都有彼此之间内在的联系，都有一个共同点,但是每一个物质事物间又存在着必定的区别和不同，这也是大数据处理中一些数据之间分组的主要依据和判别条件。那么数据挖掘处理技术手段在学校体育教学中的处理就是根据这一依据去实现数据的分析和探究的,物质之间的聚集分类分析法师根据学生各自之间的差别进行的数据处理和分析，根据每一个学生的差别来进行分组的实现。这样有利于教师对于每一个学生有个清晰的把握。这也是数据挖掘技术对于学校体育事业中学生的数据处理最好的地方。数据挖掘技术分析了这些数据以后能够让老师对自己的学生去进行认识和了解，哪一些学生是活跃的，哪一些学生是比较内向的。这样有利于老师对学生进行心理辅导时能够逐个区分，进而起到最好的效果。

(4)预测 数据处理以后的预测主要是在基于庞大的数据支持以后，根据建模方程创造出是数据模型的连续价值函数,这样就可以根据这些函数对于下一步数据的波动和趋势能够得到一个预测和分析。在这个函数模型中,我们可以根据数据从而发散性的推论出很多的另外的数据，这就是根据一个或者两个已知量进而分析出剩下的未知量的方法。学校体育教学中的数据挖掘处理技术可以对于学生的行为进行下一步的推算,更加有利于了解学生的最近学习是否认真，有利于了解学生这一段时间的学习成果。

⑺模糊集方法 这时利用一种叫做模糊集合理论的方法对于数据处理中遇到的事情进行一种不确定性的评判、进行模糊决策、模糊意识模式识别和模糊聚类分析。取得的数据量越大，事情越多复杂程度越高，最后得到的结果也是显得模糊性越强，通常情况下模糊集合这一理论是用来对事物进行模糊性揣测和估计的。有人已经在以往的模糊理论和概率学统计方法的基础上，提出了定性变量以及不定性变量之间的转化和转换创造除了云理论研究，最终形成了云理论的结果。

2 数据挖掘处理技术应用于体育教学实验中

体育教学实验中数据挖掘处理技术在其中是有着很大的运用空间和前景的,那么本文主要就是从一些关于体育教学训练、教学评价和教学管理三个方面进行的简单的研究和分析研究以此来深入了解数据挖掘技术在体育教学实验中的更加广泛的应用。

数据挖掘处理技术在体育教学实验中主要的是应用在学校关于体育教材的选取、老师的体育教学方式的择选、关于学生的潜力的研究和开发深入挖掘。

2.1 体育教材的选择

因为现在社会的发展和变化，我国的教学技术已经开始从纸质时代慢慢进入到了现在的电子时代，这也是时代发展带来的好处之一。那么很多的体育教材用更加鲜明和更加易懂的方式进入到了人们的视野。这样带来的好处不仅让老师能够轻松的教学，更加容易让学生接受课本，从而帮助学生更好的学习。 这样有利于教师对于每一个学生有个清晰的把握。这也是数据挖掘技术对于学校体育事业中学生的数据处理最好的地方。数据挖掘技术分析了这些数据以后能够让老师对自己的学生去进行认识和了解，哪一些学生是活跃的，哪一些学生是比较内向的。这样有利于老师对学生进行心理辅导时能够逐个区分，进而起到最好的效果。

2.2 教学方法的选择

老师在教学中可以运用很多种不同的方法来进行自己特有的教学方法，这样便于学生认同自己。而数据挖掘技术可以让教师知道哪一种方法能够达到最好的效果，这也是数据挖掘技术帮助老师教学的方式之一。在选择教学方式时可以运用到上文所说的一些方法来进行分析和甄别。这样就能够让老师轻松的去进行教学，而学生能够轻松的接收。这在体育教学中也是一样的，根据每一个学生的特性来进行逐个的教学和帮助。以此来帮助学生更好的进步。

2.3 学生特征的挖掘

在体育教学中，对于学生可以根据数据挖掘技术中分析出来的每一个学生的特征来进行自己的教学， 这样就会有利于开发出每一个学生的潜力。对于学生来说其实都具有其自己独有的特定的潜力可以去进行发掘和开发，而我们老师最重要的是要对学生这些潜力进行一个良性的开发和引导。这样才恩能够发挥出学生的实力，提升学生的能力。那么数据挖掘处理技术对于学生来说就是一个评价标准，这样就能够便于老师清晰的了解自己的学生潜力所在，进而确定自己怎么样去进行自己课程的安排。而数据挖掘技术对于老师而言就是一个综合实力评价表，通过这一数据挖掘处理技术的处理。对于自己教授的每一个学生潜力有一个清晰的了解。这样就不会造成平等教学出现的每个学生之间出现的巨大差异。从而缩减自己所教授学生之间的距离。有利于树立学生的自信心，有利于学生对自己所教授的课程更加产生浓厚的兴趣。

3 结语

OM 就是指数据挖掘技术，而数据挖掘技术就是 在积累了很多的历史数据然后进行数学建模的分析， 从而进行未来的趋势发展做出一个预测以及各种假 设，这样就能把这些数据形成一个数学函数模型，然后将函数得到的结果和收集的累积数据进行实际验 证，这样就能够得到一个数学函数模型搭，就能够对以后类似的情况直接套用这一模型来进行分析和论证。 这一数学函数模型推论出的结果能够直接的作为对学生的学习成果学习成绩以及学习态度一个判断的标准之一，是一个极其重要的数据和结果。据挖掘技术作为数据分析，尤其是大数据的分析是起到了一个很好的帮助和至关重要的作用。尤其对于这一些数据更加迫切的需要技术去进行分析和研究。在学校的体育教学课程中，数据挖掘处理技术的运用可以很好的对学生进行整理和分析，便于老师掌握自己学生的动向，以及能够对学生下一步行为进行分析。数据挖掘技术的处理能够让学校的老师对于自己教学的课程是否能够起到一个理想的效果进行整理，最后帮助教师认识到自己教学过程中的不足之处。

[1]杨翠明等.一种基于数据库分解的关联规则挖掘新算法[J].湖南师范大学自然科学学报,2007,(02):135-138.