刘孟璠

（贵州大学 体育学院，贵州 贵阳 550025）

高水平运动队介于学校体育与竞技体育之间，是连接学生运动员与专业运动员的重要枢纽。高水平运动队的发展很大程度上影响着学生运动员的发展，且随着CBA 选秀大会的快速发展，高水平运动队成为职业队选拔人才的主要途径，进而影响中国篮球的发展。然而相比职业队，高水平运动队的大数据运用程度很低，很难从数据中量化球员的运动能力，这就给高水平运动队的发展带来较大困难与阻碍。由此可知，高水平运动员的数据采集工作与数据库的建设工作大势所趋，相关的数据分析可以较大程度对高校高水平运动队的建设起到辅助作用。

1 数据库与大数据的含义与联系

1.1 数据库的含义

数据库是存放数据的仓库。数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思：（1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。（2）数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。J.Martain 给数据库定义：数据库是存储在一起的相关数据集合，这些数据是结构化的，并为多种应用服务，数据的存储独立于使用它的程序，并可以对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。

1.2 大数据的含义

大数据最先是由麦肯锡在2011 年提出的。他认为大数据是指传统数据库软件工具无法抓取、储存、分析，且规模巨大的数据群。2012 年，维克托·迈尔与肯尼思·库克耶进一步的阐述了大数据，认为大数据是当今社会所独有的一种新型工具，以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。大数据既是一种资源也是一种方法，既是一门新学科也是一种新思维。大数据最终的意义在于洞察力与价值的获得，即挖掘隐藏在数据背后具有稀缺性和差异性的价值。大数据不仅是指数据样本大，更重要的是通过对海量数据的挖掘与分析，可获取有价值的知识与信息。

1.3 数据库与大数据的联系

大数据具有更加海量的数据，在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会带来革命性的变化。大数据的发展，需要大量数据作为支撑，其中许多数据来源于数据库，数据库的优良，从源头影响着大数据的优良。数据库在大众体质健康的研究中已经有了一定范围的运用，大数据在职业比赛和职业运动员中也得到了运用，且得到了较好的反响。大数据同其他新兴技术一样，能够揭示传统技术方式难以挖掘的关联关系，不仅能帮助教练与运动员分析每场比赛、每次训练的可取之处，而且能够识别数据分析发展趋势。

2 高水平篮球队数据库的运用

2.1 高水平篮球队数据库的运用现状

现在大部分国内篮球数据以数据库的形式存在，数据库的应用需求是建设数据库的先决条件，全面、科学的数据库设计是一个良好数据库建设的基础，准确、客观的数据录入，是数据库使用的重点与难点。

高水平运动队主要任务有发现人才、培养人才、参加比赛。高水平运动队中的大部分队员是通过高校高水平招生考试进入队伍，也有在校园中选取身体素质较好、爱好体育、适合体育运动的运动员，对其进行技术、身体的训练。但是高水平运动员招生测试如何在短时间内全面、准确的对球员的运动水平进行判断，训练如何向专业队看齐，一直是困扰教练的难题。同时随着CBA 与WCBA 选秀活动逐渐成熟且越来越受到各界人士的关注，高水平运动队有更多的机会为职业队输送人才，高水平运动队培养具有专业队水准的运动员为新趋势。而专业队对运动员的身体素质、技术水平、心里素质要求更高，如何在招生中选择具有潜力的队员，在训练中培养具有竞争力的球员，成为高水平运动队的新问题。而数据库的应用为实现这一技术的数字化奠定了坚实的基础。有了这些数字作为支撑，就可以有效地指导教练员的训练方向与进度。

2.2 高水平篮球队数据库的内容设定

2.2.1 个人基本信息

个人基本信息变化较小，主要用于身份确认、数据管理与核查。如表1 所示，内容主要包括姓名、性别、出生年月、运动员位置、运动员等级、测试年份、测试地点。其中运动员位置即该运动员在比赛中所处的具体位置，如后卫、前锋、中锋等；运动员级别即该运动员目前的运动等级，如国际健将、健将、国家一级、国家二级等。

表1 个人基本信息

2.2.2 身体素质

身体素质是运动员基本运动能力和训练水平的体现，密切影响运动员的竞技水平，较大程度的影响运动员的竞技上限。如表2 所示，主要分为静态素质和动态素质，静态素质主要包括身高、体重、体脂、肩宽、臂展、手长、手宽、胸围、臀围、肺活量，动态素质主要包括深蹲、卧推、摸高、冲刺跑、折返跑、体前屈、灵敏度。

表2 身体素质

2.2.3 专业技术

专业技术是运动员专业技能的体现，更能体现运动员的训练水平。由于专业技术的发挥受环境影响较大，所以在短时间、单一环境下较难甄别，跟踪型的数据能够更加准确、全面的体现运动员的专业技术。如表3 所示，专业技术主要包含基本功水平和战术素养两类，主要内容为复杂变向运球上篮、控球能力、实战对抗能力、战术指挥及执行能力等。由于高水平运动员已经具备实战对抗能力，应将球员的场上表现也记录在内，能够更加全面地分析球员的实战能力。

表3 专业技术

2.3 高水平篮球队数据库的管理与运用

数据库的管理工作主要包括运动员档案的建立、信息的录入，数据的更新与查询，产生运动员信息表，对数据进行简单的统计分析、系统数据的调试、备份、恢复、信息表授权和维护测试数据库系统安全性等。运动员信息查询是数据库的基本功能。数据库建好后，各种数据紧密系统地联系在一起。只要在搜索栏里输入姓名、年份、等级等运动员基本参数指令，即可搜寻到该运动员达到高水平运动员后的所有的数据。

运动员信息数据的统计是数据库使用的重点和难点。测量标准的一致性，数据的准确、录入的全面，从根源上影响着数据库的质量。制定测量标准，量化测量数据，也是数据统计管理的工作之一。数据的统计分析可以为体育科研人员、教练员以及高水平运动员等从事篮球工作的人群提供数据支撑。数据库的安全和更新是系统设计者要考虑的重要内容，包括运动员个人信息的保护，数据保存的安全、完整、即时。数据库的数据采集是一个长期跟踪，适时更新的工作、全面的数据可以更加准确地提供运动员横向和纵向对比结果，为制定更加有针对性的训练计划提供帮助。

3 高水平运动队大数据的运用

3.1 高水平运动队大数据的运用现状

随着大数据的普及与发展，在很多领域如物理学、生物学、金融、通讯等尖端领域都已经得到较大范围使用，体育赛场也不例外，近年来，我国已经在职业联赛中进行了球员数据统计、技术统计、胜负百分率甚至球赛上座率的数据统计，在一些关注度高的比赛中，也已经运用了大数据进行分析。而在NBA 中，高科技技术的使用覆盖率就高了很多，如裁判员使用的随身TPS 系统，使比赛变得更加准确、精彩。同样，大数据运用得十分广泛，其中Sport VU 技术更是将数据进行精细化处理，并加以计算，为教练员决策提供数据支撑，数字可视化处理也得到很好的运用，使数字更加形象的展示在我们面前，变得简单易懂。但是大数据在我国高水平运动员和运动队中运用的普及度非常低，只有少数影响力大的大学生联赛运用了数据统计，且统计方法和统计量单一，代表性和连续性差。国内影响力大的大学生联赛屈指可数，且参赛队伍很少，同时由于赛制原因，能够收集数据的场次有限，大多数参赛球队每年只有20 场左右的数据统计，这些数据无论是从数量还是时间跨度上看都是远远不够的。很多高水平球员的名字在数据中很难被找到，也就更难评估其价值。如何针对运动员的特点，制定科学的、有针对性的训练计划，提高运动员运动能力，降低对其身体的损害，选择与其自身技术特点相符的战术打法，一直困扰着教练员。由此可见，大数据分析在高水平运动员和运动队的运用普及度非常低，并且存在数据不完全，参考价值低的问题。

3.2 高水平运动队大数据的运用领域

大数据分析具有非常强大的功能，可以根据数据库中的已有数据进行分析，可以从球员、训练、比赛三个方面进行分析，并得到综合能力评分、技术特点、得分特点、发展潜力、运动员技术短板、针对性运动处方和训练方法以及阵容分析和阵容编排等，这些分析结果可以供运动员和教练员参考，提高针对性的同时节约人力。

表4 数据分析

3.2.1 选材运用

现阶段高校对高水平运动员的选拔主要采用学校测试的方式，少数学校为测试学生提供公开试训。这样时间短、测试手法单一、数据分析少的测试方法，很难准确定位球员的实际水平及发展潜力。如果能够将运动员从达到国家二级水平之后的全部数据记录在数据库中，并形成大数据系统，经过大数据系统分析可以量化运动员的技术特点与发展潜力，并提供给高校用于高水平运动员招生，就可以为招生团队选择需要的人才提供数据支撑，也可以降低运动员因在测试中发挥失常而错过心仪的高校。

3.2.2 训练运用

通过CBA 和WCBA 选秀的情况可知，近些年职业联赛中的很多队伍引进了很多大学生球员，大学生球员在职业球员中所占比重越来越高，俱乐部对大学生球员的偏好越来越高，以进入专业队作为目标的大学生球员也越来越多，高水平运动队培养职业球员的任务越来越重，也就意味着高水平运动队的训练水平应更加接近专业队。专业队的教练团队人数众多，分工明确，有条件给运动员制定针对性训练，但高水平运动队很难有教练团队，一般都只有主教练和副教练，教练员还要同时担任教学任务，所以高水平运动队的训练很难具有针对性，只能解决球队中普遍存在问题，使得运动员技术相对粗糙，特点不明显。但是运用大数据进行分析后，运动员的特点、不足，对应的解决方案都可以被分析出来，运动员可以参考分析数据制定自己的训练计划，很大程度上将会缓解由于教练团队人员不足带来的训练问题，提高训练效果。此外，大数据还可以为预防运动风险提供有效方法，将运动风险降低，也可以制定出有针对性的运动处方，提高运动员的运动能力。

3.2.3 比赛运用

通过大数据，运动员的技术特点和队伍的战术习惯都会被量化，在技战术安排和场上人员安排时，可以随时针对场上状况，完成人员调度与安排。大数据同样可以通过计算的方式向教练推荐阵容类型，如拥有领先优势时，推荐选择稳定型阵容，如需抢三分时，推荐选择外线投手阵容，同时计算出球员安排。一般比赛中的球员的实时数据更能代表运动员的临场发挥能力，参考价值也更大，但是在瞬息万变的快节奏比赛中，想要详细准确的进行人工数据采集是不现实的，这时大数据可以准确地捕捉到细节，并快速进行分析，不仅节约了人力，还提高了准确度和速度，计算结果与比赛进展同步，可以第一时间给运动员和教练员参考。

4 结论与展望

现阶段，数据库系统已经在体育职业领域得到了较广泛的应用，但是多见于职业队和大型比赛，在普通高水平运动队和高水平运动员身上的应用度较低。好的数据库系统可以很大程度上推动我国高校篮球水平运动队的发展，也为推动大数据的发展奠定基础。现阶段，数据库还面临数据准确性、真实性、科学性、合理性、公开性不足等问题，随着运用的发展与普及，这些问题定能被解决。

大数据作为新兴技术，具有很大的使用价值，既可节约人力资源，又可增加速度和准确度，但是现阶段的运用状况不理想，还需进一步普及。随着技术的成熟和时代的发展，必将对高水平运动员的选材、培养及比赛产生巨大的影响。