谢向阳

(广州体育职业技术学院体育运动系 广东广州 510650)

随着信息技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。因此可以用数据库管理系统来存储数据,用机器学习和统计学的方法来分析数据,挖掘大量数据背后的知识,它们的结合促成了数据挖掘的产生。数据挖掘是通过高度自动化地分析原始数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的规律和知识,来帮助决策人员作出正确的决策;随着数据挖掘技术的发展,具有良好的准确性、时间复杂度以及空间复杂度的数据挖掘算法被提出,使得数据挖掘技术在很多领域中的能够得到广泛应用,数据挖掘技术越来越成为社会的研究和应用热点。

但是,数据挖掘技术在体育领域中的应用极少,国内外处于起步阶段,例如在NBA球队利用IBM公司开发的数据挖掘应用软件Advanced Scout系统找出球员的强弱点,优化球队的战术组合,来帮助教练制定相应的训练计划和布阵。随着我国体育事业的信息化,在国民体质健康、竞技体育、体育产业以及体育教育等方面积累了大量数据。如何充分利用这些数据,并从中发掘出有用的,却常被人们所忽视的重要信息,已经成为体育科研人员的一项重要任务。

表1 不同球员出场对赢得比赛的影响显著性

1 数据挖掘理论与体育数据分析研究

1.1 数据挖掘理论研究

数据挖掘的基本理论包括数据挖掘的概念、分类、方法和挖掘流程。……