丁亚芝，郑志高，马 嵘

1 前言

体质数据分析的一个重要方面就是为发展国民体育运动、改善体育教学提供依据。近年来，国内、外在人体体质数据分析方面，主要是对体质数据获取的测试方法以及测试仪器等方面的研究，很少使用数学的分析方法对数据处理方法、数据所代表的结果进行分析和比较。体育科学积累了大量的测试结果，传统的研究方法缺乏对数据的深层次分析，隐藏在数据背后的知识和相关的有用信息都没有得到充分挖掘。当前，统计学已经在体育科学研究中显示出前所未有的成果，但是也暴露出自身的一些局限性，使得相关数据分析工作不尽如人意。数据挖掘技术是一门以数据为基础的科学，是一种能够帮助决策者抽取隐藏在数据背后的有用信息和科学的方法［1］。由于目前一些直观判断人体体质状况的指标的测试都相对复杂，并且对测试方法有着较高的要求，但是在实际常规体质判断中我们往往希望根据一些简单测试的数据即可判断受试者的体质质量。因此，如何根据简单测量指标判断体质状况是目前体育数据分析中的一个重要课题。决策分析技术的出现使得这一课题有着重大突破，基于决策分析的方法，可以根据身高、体重等一些简单的体质指标结合一些能够直接确定人体体质状况的指标建立决策分析树，并利用部分测试数据对决策树的准确性进行校验。确定一棵准确的决策树之后即可根据一些简单的测量指标快速判断人体体质状况。……