王瑞华 宋薇

摘要：随着篮球赛事的广泛开展，传统数据处理分析已不能满足篮球运动训练指标优化和培训状态评估需求，制约了篮球数据的数字化管理与发展进程。本文基于Spark框架与云计算pyspark接口技术构建数据计算平台，通过统计网站与Scrapy抓取框架获取运动数据，利用Logistic Distribution与ELO算法实现成绩预测，提高篮球运动大数据运算与分析的效率。为运动员、教练员、体育运动管理者提供教学训练与竞赛决策支持。

关键词：篮球 数据分析 Spark ELO

Research on Basketball Performance Prediction Analysis Based on Spark Framework and ELO Algorithm

WANG Ruihua1  SONG Wei2

（Hubei Open University，Wuhan，Hubei Province，430074 China; Wuhan Sports University， Wuhan，Hubei Province，430079China）

Abstract：With the extensive development of basketball events， traditional data processing and analysis can no longer meet the needs of basketball training index optimization and training status evaluation， which has restricted the digital management and development process of basketball data. This paper builds a data computing platform based on Spark framework and cloud computing pyspark interface technology， obtains sports data through statistical website and Scrapy grab framework， and realizes performance prediction by Logistic Distribution and ELO algorithm， improving the efficiency of basketball big data operation and analysis. Provide teaching training and competition decision support for athletes， coaches and sports managers.

Key Words： Basketball; Date analysis; Spark; ELO

研究背景

隨着篮球赛事的广泛开展，传统数据处理分析方法已无法实现篮球运动数据的深入挖掘与分析需求，制约了训练指标优化和运动员训练状态评估的数字化管理进程。篮球运动数据分析研究，也因此成为体育统计方向的研究[1]。当前篮球运动大数据分析存在以下问题。

（1）缺乏对数据计算分析平台与框架的应用研究[2]。随着计算机存储设备与运动数据采集设备功能日益强大，篮球运动数据存储量与计算量都在不断飞速增长，目前的数据分析平台无法满足篮球运动大数据分析需求[3]。

（2）缺乏对深度学习建模与机器学习算法研究，局限于个别动作数据查询和竞技水平统计描述，对数据的挖掘与分析不够深入，无法提供篮球运动信息预测与策略支持[4]。

（3）缺乏对数据可视化技术的运动训练应用研究，当前运动数据可视化技术主要应用于体育新闻传播[5]，着重娱乐性和趣味性，而用于运动训练领域的可视化工具对人工操作依赖程度较高，因此存在可视化结果输出效率低等问题[6]。……