大数据下运动训练的科学性研究

大数据下运动训练的科学性研究

魏煜钢

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摘要:“大数据”目前尚未有统一规范且明确的定义，但目前人们生活在大数据时代，大数据技术对人们的学习、生活和工作产生了深刻的影响，该技术可用于分析用户的浏览偏好、生活习惯和工作性质等，为用户匹配浏览需求、使用需求。文章所描述的大数据时代便是指利用大数据技术，通过收集数据、处理数据、分析数据提升决策科学性，利用数据共享实现公平为主要特点的时代。

关键词：大数据下；运动训练；科学性研究

引言

数据收集、处理和分析是大数据时代的重要特征，应该抓住大数据时代下的发展机遇，以数据为驱动力，数据分析人员则可以基于大数据与智慧服务平台，来实现各类运动相关的数据处理与智能化服务。

1.“大数据”的释义　

大数据是随着时代的发展、人工智能等互联网技术的成熟，在数据的抓取、存储和分析上，形成的大规模的数据群，当下用传统的方法很难获得相应的资料，但是采用相应的技术和手段可以获得大量的数据。大数据也有自己的特征，一般需要巨量的数据汇总、快速的数据收集及存储和读取，数据类型多种多样，数据在筛选和汇聚的时候有其价值。根据大数据的命名就可知，大量的数据是不可少的，数据的多样性让数据的分析有了更多的复杂性，在快速获取数据的时候，处理数据的分析能力更为重要，大数据的存储和展现形式除了有传统的数据形式，还有图片信息、网络日志、声音、动画、视频等非结构化的形式。数据在筛选和汇聚时，其价值主要指隐藏在这些大量数据背后的深层次分析，能够进行深度挖掘，提炼出不同类型的数据。由上可知，大数据不仅是一种数据资源，从分析和汇总的角度来看，也是一种方法，是符合当下新媒体时代、互联网时代发展的一种新的思维模式，只要有意义的资料，都能以数据库的形式汇总，并最终转化为有用的数据或者资讯，从而供不同的人提取。因此，大数据也是一种资料获取的有效手段。

2.大数据下运动训练的科学性分析

2.1借助大数据与智慧运动服务平台为健身群体提供健身资讯

　随着智能手机、平板电脑、智能手环等智能终端的快速发展，以及诸多智慧服务软件的大范围普及，智能终端与大数据中心可以进行直接连通，上传各种数据到大数据中心或智慧服务平台，这类技术在当下的应用已日趋成熟。健身群体在运动参与过程中，其所携带的智能终端可实现即时通信、影音直播、定位打卡以及与可穿戴设备的连接等功能，相关的数据也被及时地反馈到运动者的智能终端装置上，如智慧手表、手环等。与此同时，各种运动相关的数据也被上传到运动大数据中心。数据分析人员则可以基于大数据与智慧服务平台，来实现各类运动相关的数据处理与智能化服务。在政府的授权管理下，与运动相关联的大数据平台可以接收来自个体的运动数据，同时它还可以接收来自外界的各类资讯，如运动场馆资讯、地理气候相关的资讯以及运动相关的其他资讯。若政府相关职能部门能够整合运动场馆、地理气候资讯及智慧服务系统，健身群体则可以通过智能手机查询到其所在位置周边的运动场馆、培训课程以及运动社群，进而提升健身群体参与运动的意愿与兴趣。

2.2跑步管理　

现阶段，部分高校已开始借助运动APP来进行学生体育锻炼管理，其主要借助定位功能来实现。学生通过跑步的形式寻找系统随机安排的任务点，跑点均不同，与定向越野运动较为类似。这种形式与传统早操相比具有较强优势，可让学生完全动起来，保证了每日运动量。但APP普遍存在定位不准、功能简单、容易作弊等缺点。针对这些问题，从技术层面对其进行了优化完善，主要内容包括：（1）智能化规避不安全区域，生成安全运动线路；（2）系统在跑步前可提示学生此时的健康状态；（3）通过语音播报提醒学生检查位置，防止学生因低头看手机而出现危险事故；（4）将定位技术与识别技术相结合，不仅可在信号稍弱时保持工作，也能修正定位不准的问题；（5）增加人脸识别技术，解决识别弊端问题；（6）通过大数据技术分析学生跑步数据，创建异常数据模型，测算出利用工具代替跑步的作弊行为；（7）增加体育知识问答，在运动时可选择该环节加分，全过程为语音互动。在目前的技术范围内，这种跑步管理模式极为便捷有效，学生的跑步里程可获得积分，跑步数据能够上传至云端，可实时查看到相关数据与排名情况。

2.3运动员身体状况的监测　

随着大数据技术的发展，运动员身体状况的监测变得更加精准和实时。大数据技术可以对运动员的身体状况进行全面的监测，包括运动员的体能、生理指标、运动状态等。通过收集和分析大量的数据，可以及时发现运动员的身体异常情况，为运动员提供科学的训练建议和防护措施。在运动员身体状况的监测中，关键环节是采集和分析数据。采集数据的方法有很多种，包括传感器、智能手环、智能穿戴设备等。这些设备可以对运动员的体征和生理指标进行实时监测，并将数据传输到云端进行分析。分析数据的方法也有很多种，包括机器学习、数据挖掘等。这些方法可以对大量的数据进行分析，发现数据之间的联系和规律，为运动员提供科学的训练建议和防护措施。在大数据的运动防护中，运动员身体状况的监测是非常重要的一个方面。通过实时监测和分析运动员的身体状况，可以及时发现身体的异常情况，为运动员提供科学的训练建议和防护措施。这不仅可以提高运动员的训练效果和竞技水平，还可以保障运动员的身体健康。

2.4智能可穿戴设备在体育领域的应用

在互联网技术和传感器技术尚未高度智能化时期，采集各类运动项目运动员的数据时常常面临运动速度快、时间短、监测范围大等困难，对设备的更新率提出了更为严苛的要求。传统的基于GPS的定位系统已无法对运动员的场上位置、速度、运动轨迹等参数信息进行精准采集和低延时传输与分析。随着人工智能技术的迅猛发展，多模式AI立体联合定位系统通过内置的惯性传感器和智能定位卡片很好地解决了这一难题。研究人员使用数据挖掘、机器学习等数据分析手段，分析了不同运动负荷类型数据的特征，并且可以对不同运动负荷的具体数值进行概括，以数字化和可视化的方式呈现运动员的运动负荷，使教练员对训练过程有更为直观的认识，进而为后续个性化训练提供数据支撑，而且可以实时追踪运动员的场上位置及采集动作与身体姿势数据进行技术动作评估。与正确的和合理的运动姿势进行比对，得出的比对结果能为运动员规范技术动作和纠正细节提供参考。

结束语

近些年，大数据、区块链、“互联网+”的发展迅速，其中大数据是一种有效的资源整合方式。数据爆炸在同一类型的数据量、数据增长速度以及数据来源和新的数据种类3个维度上不断增长，人类社会已迈入大数据时代。大数据正在掀起一场数据技术革命和思维模式变革，不仅悄然改变着人们的思维方式和行为习惯，也为科学研究提供了更多的方法和可能。

参考文献

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