关于大数据在运动及健康领域的应用研究

信 息 技 术

关于大数据在运动及健康领域的应用研究

张家骁

(江苏经贸职业技术学院工商管理学院 江苏南京 211168)

①

摘 要：现阶段，随着社会的快速发展和进步，人们越来越重视自身的身体健康，也逐渐重视各种运动项目。在运动及健康领域中，大数据具有提升运动效果，改善人体健康以及降低运动健康数据管理成本等多方面的优势，针对大量种类繁多，形式复杂的数据，能够进行快熟的处理和分析。该文从大数据的相关概念、具体应用、应用策略以及在运动健康领域中面临的挑战4个方面进行了详细的介绍。关键词：大数据 运动 健康 策略 研究中图分类号：D55 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2019)12(c)-0014-02

随着大数据的发展，不断应用到各个行业，为各个行业创造可用价值，改变了企业和社会的管理，同时，也改变了人们的传统思维，有效提高了各个行业的工作效率。尤其是在运动及健康领域之中，存在着大量具有应用价值的相关数据，是大数据应用的前提。

1 大数据

关于大数据，是指利用大脑和工具，对数据信息进行获取、处理、管理以及数据集合，能够挖掘出新的系统、工具以及模型，还可以利用它特有的分布式计算模型，探索获取、收集以及处理信息的规律。大数据具有总体性、混杂性以及关联性3个特征，是所有数据的集合，且能够关联和强调各个变量之间的关系和规律，由于存在大量不同类型的数据，比较混杂。此外，大数据还具有4个特点，分别是数量庞大、种类繁多、速度很快以及难以判断数据的真假。由于大数据的数据量庞大，导致传统的数据存储和管理等模式难以满足目前数据发展的现状，需要创新和拓展数据管理方案。随着社会的发展，出现了很多像图形、语音以及视频等多种形式的数据，利用传统的管理模式来分析和处理大量繁杂的数据，工作效率比较低，难以实现有效处理数据。

大量数据进行有效整合以后，存储在数据库中，这样不仅提高数据整合的效率，还可以通过大量的数据进行分析，研究各个数据之间呈现的联系，挖掘数据的价值。2.3 提高运动能力

随着社会的发展，人们对健康的重视程度越来越高，在运动和健康领域应用大数据，可以为人们提供更好、更合适的运动方式，对人们平时进行的身体锻炼和人体身体健康状况进行实时监控。2.4 提供个性化服务

在运动和健康领域中存在大量复杂多样的数据，人们可以根据自己的健康数据，来了解自己的身体状况和自己所处的运动环境。由于大数据技术具有深度挖掘数据的优势，在运动健康领域中能够挖掘各个数据之间的联系，以及各种数据和其他领域数据的联系。除此以外，还可以建立一种基于运动健康数据的应用模式，为人们提供相关的个性化服务。

3 大数据在运动及健康领域的应用挑战

首先，在健康数据的采集和监测方面。由于影响运动和健康的因素是动态变化的，这对于健康数据的采集非常困难，也是大数据在运动和健康领域应用中的一个困难，面临着多方面的挑战。在数据采集过程中，由于采集设备的精度较高，目前还没有不需要专业操作的，且能让每个人都使用的终端设备。另外，由于缺乏数据传输接口，系统不能实时监测数据。

其次，在数据共享方面。现阶段，我国在运动健康领域建立的大数据管理正处于起步阶段，由于各个医疗机构之间的数据不能进行数据流通，导致数据共享难以实现。虽然近几年我国在运动健康方面有所发展，但是，大部分都是以体检为中心，而基于大数据提供的运动健康的服务很少。

最后，在数据整合方面。运动健康的数据包括人类运动的数据、身体健康数据以及个人的医疗数据等多种类型的数据，但是，由于不同的机构系统对于运动健康数据的存储标准不一样，导致形式多样，结构不同。此外，由于以前采用的记录运动健康数据的方式比较传统，导致数据记录不完整，数据信息出现遗漏，数据之间存在太大差异，这些因素增加了数据整合的难度，严重影响了运动和

2 大数据在运动及健康领域的应用分析

2.1 推动创新

就人们生活中开展的体质监测项目而言，通过对人民采取抽样调查来完成，目的是使国家能够更加地了解人民的身体健康。现阶段，在运动及健康领域应用大数据，那么体质监测中，对于采用都符合条件的对象进行体质测试的方式就有可能被实现，不仅能够保证测试数据的准确性，还能够有效提升测试结果的说服力。另外，还可以根据不同地区的实际情况和人们实际的健康情况，充分利用健康大数据的交叉分析来分析影响当地人民身体健康的因素。 2.2 提高数据整合效率

在运动和健康领域存在着大量的数据信息，由于人的肢体在不断运动，运动环境也在随时改变，此外，人体的健康还受身体和心理，以及社会适应能力等多方面因素的影响，而衡量这些因素的数据大部分都是分散不集中的，且各个数据之间的关系不明显。但是，在运动和健康领域应用大数据以后，可以创建一个运动健康的数据库，该领域中的

①作者简介：张家骁（1987，10—），男，汉族，江苏南京人，硕士研究生，实验师，研究方向：工商管理、电子商务、实验实训。

14

科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION

Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.信 息 技 术健康数据的整合。

2019 NO.36SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯4 大数据在运动及健康领域中的应用策略

4.1 增加数据开发力度

大数据在运动健康领域中应用时，技术人员需要增加在运动及健康领域中收集数据的设备、应用软件的开发几度，扩大运动健康数据的收集，充分利用相关技术扩大用于运动健康数据存储的数据库容量。同时，还需要增加技术人员对运动健康领域数据处理分析技术的研究，提高数据处理速度和数据的精准度，实现对运动健康数据的深度挖掘。

4.2 构建服务体系

就运动健康领域而言，涉及到的行业很多，比如体育培训、保健以及运动健身等相关行业，对于运动健康领域要求进行的数据收集和管理工作应当积极支持。在各个行业内部，可以建立相应的运动及健康的数据库，在增加行业之间的交流和联系的同时，还可以实现数据共享，为大数据的应用提供了数据资源。4.3 培养专业人才

大数据在运动及健康领域的应用，是一件非常庞大的技术工程，涉及的理论知识和技术非常复杂，特别是在数据处理方面，主要包括数据采集、数据处理和分析以及数据管理等几个环节，需要使用大量的技术。因此，相关部门应当培养专业的大数据人才，企业可以根据自身需求，展开相关培训活动，学校可以根据社会发展的需要，开设和大数据相关的课程，通过多种方式，培养满足条件的大数据人才。

4.4 制定相关发展

在运动及健康相关领域中，从数据的收集、数据的处

(上接13页）

理，再到数据应用以及最后数据的管理，所有流程的工作

都需要按照相关的流程和规定进行。因此，在运动及健康领域中应用大数据，需要严格制定一个科学的、合理的，以保障整个工作流程的顺利进行，在制定的基础上，再详细明确在大数据应用过程中的具体细节，逐渐规范运动及健康领域中大数据的应用。 4.5 有效保障数据安全

随着网络的快速普及和应用，人们对于数据安全的重视程度越来越高。由于数据关系到人们的隐私，通过大量的个人数据能够预测到个人的生活，因此，在运动及健康这个特殊的领域，更需要高度重视数据的安全性和保密性。如果运动及健康数据泄露，将导致严重的经济损失，给社会带来负面影响。

5 结语

综上所述，大数据对数据的分析能力和对数据挖掘能力，使得运动健康中的数据得到有效的处理，改变了以前传统的数据管理方式，还可以建立运动健康数据共享平台，实现各个行业之间的运动健康数据共享。同时，人们还可以自主选择适合自己的运动形式来进行运动，提高自身的运动能力，促进自己的身体健康。

参考文献

[1] 董诗阳,邹巍.大数据在运动及健康领域的应用研究[J].体育科技文献通报,2018(5):158-160.

[2] 邓任花.大数据在运动训练监控中的应用研究[J].运动精品:学术版,2018(1):84-85.

[3] 孙文芳,赵明.大数据背景下我国运动训练发展趋势研究[J].湖北体育科技,2018(2):169-171.校友大数据分析平台，可以动态地、精准地挖掘到高价值校友，为学校发展储备资源，为校友之间的互助、合作搭建桥梁和纽带。

对网络舆情数据进行采集、分析、语义分析、情感判断是网络舆情监测平台新的发展趋势。通过分布式网络爬虫对高校相关的、分布于论坛、贴吧、微博、博客、新闻等不同载体中的网络舆情数据进行采集，并建立具有高校行业特点的语义词库和数据分析模型，形成网络舆情的自动收集、处理、分析、研判、预警全流程服务。4.3 情报大数据分析

互联网数据中存在大量和高校自身、竞争对手以及教育行业相关的资讯数据，这些数据是高校发展和决策的重要情报数据来源，通过实时采集和适当处理可以形成服务高校发展的情报大数据平台。利用情报大数据实现“知己、知彼、知行业”的目标，知己是知自己、知本质，知彼是知对手、知动态，知行业是知环境、知风向。通过对来自互联网上的高校发展情报数据的自动采集、聚合、分类、场景化分析，如行业全景、媒体声誉指数、学者动态、学科动态等，实现对高校战略决策的支撑作用。4.4 校友大数据分析

校友是高校发展的宝贵资源，了解校友动态是挖掘校友资源、精准服务的前提。校友大数据有两大数据来源，一是校友在校学习期间的数据，这方面的数据量级小、时间跨度短；二是数据则来自于校友毕业后在互联网上可公开采集到的各类数据，如人事任免、企业信息、上市公开信息、论文、专利、高端论坛、学术报告、新闻报道等海量的、动态的、跨越长时间周期的数据。基于这些数据建立

5 结语

随着互联网数据的日益增加以及互联网数据采集与处

理技术的不断成熟，开展基于互联网数据的高校大数据应用日趋成熟。互联网数据采集需遵循数据关联性、价值度、新鲜度、准确性、可加工性以及数据采集效率等原则，分布式网络爬虫、定制化数据处理、多样化数据存储是关键技术点。从校内外不同服务对象的需求特点出发，互联网数据可以应用到很多服务场景，在学科大数据、网络舆情监测、情报大数据、校友大数据等领域能够发挥重要作用。

参考文献

[1] 仲兆满,施珺,管燕,等.高校教育大数据平台的架构设计[J].教育现代化,2019,6(46):37-39,43.

[2] 刘金江,陈余良.主题网络爬虫研究综述[J].计算机应用研究,2007,24(10):26-29,47.

[3] 姜春起.网络舆情监测系统应用问题研究[D].吉林大学,2017.

科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION

Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.15