基于微信小程序的运动数据分析与可视化研究

摘  要：运动数据可视化技术在运动人员的运动表现和伤病预测管理方面的应用越来越受关注，文章对运动数据进行了分析和可视化研究。运动数据可视化通过记录运动人员的运动表现，提高人们运动的满足感，同时有利于实现对运动人员运动中损伤的预测管理。以微信小程序为载体，通过收集和分析用户数据，实现基于ec-canvas组件的运动数据折线图和柱状图的绘制，为用户提供更为直观和个性化的运动数据展示和管理服务。在运动人员运动表现可视化研究中，采用K-means聚类算法对运动人员的心率和运动时长数据进行分析，通过散点图展示聚类结果。研究表明，运动数据的可视化分析可以帮助运动人员评估自身状态和运动表现。

关键词：运动数据；可视化；微信小程序；伤病预测管理；算法模型；风险指标

中图分类号：TP311    文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2023）18-0055-05

Motion Data Analysis and Visualization Research Based on WeChat Mini Programs

LI Hang

（College of Information Engineering， Xizang Minzu University， Xianyang  712082， China）

Abstract： The application of motion data visualization technology in the management of sports performance and injury prediction for athletes is receiving increasing attention. This paper analyzes and visualizes motion data. Visualization of motion data improves people's satisfaction with exercise by recording their performance， while also facilitating the prediction and management of injuries during exercise. Using WeChat mini programs as the carrier， by collecting and analyzing user data， line and bar charts of motion data based on the ec-canvas component can be drew， providing users with more intuitive and personalized motion data display and management services. In the study of visualizing the performance of athletes， the K-means clustering algorithm is used to analyze the heart rate and exercise duration data of athletes， and the clustering results are displayed through scatter plots. Research has shown that visual analysis of motion data can help athletes evaluate their own state and sports performance.

Keywords： sports data; visualization; WeChat Mini Program; injury prediction management; algorithm model; risk indicator

0  引  言

运动是人类的本能，也是我们保持身心健康的一种方式。随着科技的不断进步和创新，越来越多的人开始使用各种设备和应用来监测和记录他们的运动（例如跑步、骑行、游泳、健身等）数据。这些数据（包括运动时间、距离、速度、步频、心率、卡路里消耗等）可以帮助他们更好地了解自己的身体状况和运动表现，还可以用于科学训练和竞技水平分析。

这些运动数据通常是复杂且相互关联的，如何有效地分析和可视化这些数据成为一个重要的挑战。基于数据分析算法的聚合特征，通过可视化技术将这些数据转化为较为简单和抽象的图形和图表，使得数据更易于理解和分析，使我们可以轻松便捷地了解自己的身体状况和运动表现。

本文旨在探讨运动数据分析技术与可视化，基于微信小程序开发一个运动数据可视化应用，以便运动爱好者和运动员更好地了解自己的身体状况和运动表现，可以很好地預测和预防运动伤病。

由于运动手环可以便捷地采集耐力性运动的关键数据，本研究使用运动手环采集了健身人群的有氧运动数据，以研究运动数据的可视化分析。运动手环采集的心率、速度、距离等数据，为运动数据的分析提供了重要的第一手资料。基于运动手环采集的数据，本研究通过可视化的方法分析运动数据，以便用户更好地理解自己的运动状态和表现。

1  运动数据可视化技术概述

1.1  可视化技术的分类

可视化技术是指将数据转化为图形和图表，以便以更加直观和易于理解的方式展现数据。可视化技术可以按照数据类型、应用领域和可视化形式等常见分类方式进行分类：

1）数据类型。定量数据和定性数据。

2）应用领域。商业、科学、工程、艺术等领域。

3）可视化形式。线图、柱状图、饼图、散点图、热力图、地图。

1.2  运动数据可视化的特点和挑战

运动数据可视化与其他数据可视化有一些不同之处。首先，运动数据通常具有时序性和空间性，需要考虑时间序列和空间关系的变化。其次，运动数据具有多样性和复杂性，可能涉及多种运动类型、不同的设备和传感器、多个数据指标。此外，运动数据的采集和处理还需要保护个人隐私和数据安全。因此，运动数据可视化面临以下挑战：

1）如何从用户手中收集运动数据。

2）如何有效地处理和可视化海量且复杂的运动数据。

3）如何根据运动特点和需求设计和选择合适的可视化形式和交互方式。

4）如何保护个人隐私和数据安全，防止数据泄露和滥用。

2  基于微信小程序的运动数据可视化应用

2.1  微信小程序简介

微信小程序作为一种轻量级移动应用，可以快速地开发创建及发布应用。在运动数据可视化方面，微信小程序具有以下优势：

1）方便快捷。可以在微信平台上直接使用微信小程序，用户无须下载和安装额外的应用，可以轻松便捷地收集运动数据信息。

2）交互性强。小程序提供了丰富的交互组件和API，可以实现多种交互，如微信运动模块、定位等。

3）安全可靠。微信小程序采用多重安全措施，可以很好地保护用户隐私和数据安全。

在基于微信小程序的运动数据可视化应用中，可以根据用户需求和数据类型选择不同的可视化形式，如折线图、散点图、热力图、地图等。

此外，基于微信小程序的运动数据可视化应用可以实现以下功能：

1）个人数据收集和管理。收集用户运动信息进行相关的数据分析。

2）数据分析与评测。通过数据分析算法分析运动人员当前的运动状态，评测运动人员的运动表现及运动质量。

3）伤病预测管理。通过分析运动人员的运动数据及其健康状况等信息预测运动人员可能的伤病风险，并提供相应的预防和管理措施。

2.2  微信小程序运动数据可视化实例

在微信小程序中，使用ec-canvas组件进行数据可视化是一种高效实用的方法。ec-canvas是专门为微信小程序设计的ECharts图表库封装，它可以轻松地将ECharts图表集成到微信小程序中。ECharts是一款由百度开源的数据可视化库，提供丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图、散点图等。以下是使用ec-canvas组件进行数据可视化的简要描述和代码示例。

为了能够在微信小程序中使用ec-canvas组件，开发者需要将其添加到项目中。这通常包括将ec-canvas文件夹置于项目的components目录下，并在app.json中注册组件。以下是在app.json文件中注册ec-canvas的代码段：

{ "usingComponents"： {

"ec-canvas"： "/components/ec-canvas/ec-canvas"

}

}

接下来，在WXML文件中，开发者可以通过在页面布局中添加ec-canvas标签来创建图表如。

在JavaScript文件中，开发者需要导入ECharts库和初始化图表。这通常包括编写一个用于初始化图表的函数，并在页面加载完成后调用它。其代码为：

import * as echarts from '../../components/ec-canvas/echarts';

如图1所示为利用ec-canvas组件生成的可视化图表。其中每一个线条表示一個运动人员当天的运动时间。

3  运动人员个体表现可视化

3.1  运动人员个人表现指标

在运动人员个体表现可视化方面，关键是确定适合运动人员的表现指标。这些指标应该基于特定运动人员的身体和技能水平，以及特定运动项目的需求和要求。可根据以下指标进行分析：

1）身体数据。体重、身高、BMI、腰臀比等。

2）生理数据。心率、血压、血氧饱和度、体温等。

3）技能数据。速度、力量、柔韧性、协调性等。

4）比赛数据。得分、击球次数、失误次数、盘数、时间等。

本研究使用运动手环采集研究对象的有氧运动数据。所有研究对象佩戴运动手环进行有氧运动，运动手环实时采集心率、速度、距离等运动数据。

3.2  图表和可视化工具

对于运动人员个体表现可视化，可使用的图表和可视化工具与前一部分介绍的运动数据可视化相似：

1）折线图。用于显示连续的时间序列数据，例如心率、速度等。

2）柱状图。用于显示离散的数据，例如击球次数、得分等。

3）散点图。用于显示多个变量之间的关系，例如速度与力量之间的关系。

4）雷达图。用于显示多个指标的大小，例如速度、力量、柔韧性等。

如图2所示，通过绘制折线图使得运动中各项数据之间的关系清晰可见，有利于我们实时了解个人的运动情况，从而及时调整运动策略。

如图3所示为三个运动人员的数据可视化柱状图，通过微信小程序可将这类图展现出来。

图4展现了力量与速度之间的关系，散点图有利于我们发现大量数据中各个变量之间的关系。

3.3  算法和模型简介

除了基本的图表和可视化工具外，还可以采用算法和模型对运动人员个体表现进行多方面的分析：

1）聚类算法。用于根据某些指标将运动人员聚合成不同的群组，例如根据体重、速度和力量等指标将运动人员分为不同的等级或类型。

2）預测模型。基于运动人员的历史数据预测其未来表现，例如通过运动人员的历史得分和其他指标预测他们在未来比赛中的表现。

3）评估模型。用于评估运动人员的运动表现和进步，例如通过得分和其他指标评估运动人员的运动表现，由此找出他们需要改进的地方。

3.4  算法和模型应用

3.4.1  K-means算法的介绍

本文采用的算法模型是K-means，K-means算法是一种无监督学习的聚类分析方法，它可以将一组数据划分为k个簇，使得每个数据点都属于距离它最近簇中心对应的簇。K-means算法的基本思想是：首先随机选择k个数据点作为初始的簇中心，然后将每个数据点分配到最近簇中心所在的簇，接着重新计算每个簇新的簇中心，重复这个过程直至簇中心不再变化或者是达到最大迭代次数。

3.4.2  K-means算法在运动数据分析中的应用

运用K-means算法实现对运动人员身体状况的预测。假设有一组运动人员的身体指标数据（如身高、体重、肺活量、血压等），可以将这些数据作为特征向量输入到K-means算法中，设定一个合适的k值，例如k = 3，表示我们想要将运动人员分为三类：优秀、良好和一般。通过运行K-means算法，可以得到每个运动人员所属的簇以及每个簇的簇中心。然后根据每个簇中心的特征值来判断该簇代表什么样的身体状况，并给出相应的评价和建议。

为了更加直观地展示K-means算法对运动人员身体指标数据的聚类结果，我们使用一些可视化工具来绘制散点图或雷达图。例如，如果只考虑两个特征——心率和运动时长，我们可以在二维平面上绘制所有运动人员的散点图，并用不同颜色或形状表示不同的簇，如图5所示。同时，我们也可以在图上标出每个簇的质心位置，并用虚线连接质心及其所属簇内部的所有点。这样就可以清楚地看出各个运动人员在身高和体重方面有什么异同以及他们之间有多大差距。

如图6所示为基于心率和运动速度这两个特征对每个运动人员进行K-means分析的散点图。

总之，运动人员个体表现可视化可帮助运动人员更好地了解自己的表现和进步，从而量身定制更好的训练和比赛策略。

4  伤病预测管理可视化

伤病是影响运动人员表现的重要因素之一。在运动人员伤病预测管理可视化方面，需要确定适合运动人员的伤病风险指标、风险预测模型和可视化工具。

4.1  伤病风险指标

伤病风险指标应基于特定运动人员的身体状况、历史伤病记录以及运动项目的要求。可根据以下指标来分析：

1）伤病历史记录。例如过去的伤病种类、严重程度、持续时间等。

2）身体状况。例如身体部位的灵活性、肌肉力量、骨骼稳定性等。

3）运动量和强度。例如训练时间、训练强度、比赛频率等。

4）情感状态。例如焦虑、压力、疲劳等情感状态也可能影响运动人员的伤病风险。

4.2  风险预测模型

为了预测运动人员的伤病风险，可以使用基于历史数据和机器学习算法的模型。具体的算法模型预测过程可以分为四个步骤：

1）收集运动人员的历史数据，包括训练强度、频率、时长、类型等，以及伤病发生的时间、部位、程度等。

2）对历史数据进行预处理，如缺失值填充、异常值剔除、特征选择等，以提高数据质量和有效性。

3）选择合适的机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机、随机森林等，根据历史数据训练模型，并进行交叉验证和参数调优。

4）利用训练好的模型对新的运动人员数据进行预测，输出伤病风险的概率或等级并给出相应的建议或干预措施。

这样的算法模型可以帮助运动人员及时发现和预防潜在的伤病风险，提高运动效果和安全性。

4.3  图表和可视化工具

为了将伤病风险指标和预测模型可视化，可采用以下图表和可视化工具：

1）热力图。用于显示伤病风险指标和预测模型的权重和关系。

2）折线图。用于显示伤病历史记录和伤病风险指标的变化。

3）散点图。用于显示伤病风险指标之间的关系，例如身体状况和训练强度之间的关系。

5  结  论

在本文中，我们探讨了运动数据可视化在运动人员个体表现和伤病预测管理方面的应用。运动人员个体表现可视化可以帮助教练和运动人员更好地理解和评估运动人员的表现，以及优化训练计划和战术策略。而伤病预测管理可视化则可以帮助教练和运动人员更好地识别和预防运动中的伤病风险，采取相应的预防措施。通过微信小程序用户可以更加便捷地享受运动数据可视化服务。

随着可视化技术和机器学习算法的不断发展，运动数据可视化在体育训练和管理中的应用将会越来越广泛。随着基于神经网络深度学习大模型的快速发展与应用，未来可能会出现基于个体数据的个人神经网络模型，该模型通过个人数据可以更加准确地分析出当前运动人员的身体与心理问题，这相当于为我们每一个人提供一个了解自己的AI教练。

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作者简介：李行（2001.12—），男，汉族，湖南郴

州人，本科在读，主要研究方向：前后端开发、深度学习。