大数据背景下统计分析在体育领域的应用研究

李云钊 普元信息技术股份有限公司

摘要：大数据时代的到来为统计学注入了新的活力。作为数据密集型行业，体育的发展也离不开数据的支持。本文首先回顾了体育统计学的发展历程，分析了体育统计学的大数据特征，讨论了大数据在体育统计学中的应用，深入探讨了具体的数据处理和分析办法以及大数据分析在体育行业的具体应用，并对新形势下大数据在体育统计发展中面临的挑战及应对策略。通过对大数据分析在体育领域的应用讨论，为体育产业提供更有价值的数据分析视角。

关键词：大数据体育统计学

一、引言

统计学作为一门基础型应用学科，和各行业有着广泛的结合力。大数据时代的到来对传统统计学来说既是挑战又是机遇。体育竞技行业的发展同样离不开数据的支持，从和运动员自身相关的生理、运动、训练数据，到比赛赛事数据以及观众媒体信息。数据分析在体育行业的发展发挥重要作用。本文讨论了大数据背景下体育统计学的一些新思路和应用，以期大数据的应用在体育产业发展中作出更多贡献。

二、体育统计学的发展历程

(一)从引进初创到坎坷发展阶段(20世纪20年代~20世纪70年代)

我国统计科学的发展始于20世纪20年代，老一辈体育工作者开始将统计的概念引入体育教育。中华人民共和国成立后，引进了苏联的社会经济统计理论，在对西方统计理论的批判中形成了自己的统计理论体系，体育统计学也有所发展。随后，由于社会环境原因和自然灾害影响，体育科研工作的发展进入低潮时期，体育统计学在坎坷中曲折发展，取得的成果相对有限。

(二)调整恢复快速发展阶段(20世纪70年代~20世纪90年代)

改革开放后，社会科学经济文化活动得到全面复兴和发展，统计学也不例外。在这样的大背景下，体育统计学进入了飞速发展阶段，国家政策对体育事业的发展给予了极大支持，这一时期体育统计学取得了丰富的成果。

(三)稳定发展阶段(20世纪90年代至今)

进入21世纪，科学技术得到飞速发展，体育统计学进入了稳定发展阶段。教材数目显著增加，教育教学体系逐步规范化。学术会议交流活动有了国际交流。新增研究主题，体育统计的方法渗透至人文学科，应用于体育管理领域。统计学研究和计算机结合更为紧密。大数据时代的到来为体育统计提供了新的分析视角。

三、体育统计的大数据特征

(一)超大规模数据体量

大数据时代最显著的特征就是数据体量的爆炸式增长，数据计量规模动辄千T，万T乃至亿T。体育领域有着丰富的数据源。传感器、GPS定位、高速摄影技术可以对赛事训练数据进行实时捕捉。视频分析技术也可以对运动员数据进行二次采集。网络数据技术可以对社交媒体、论坛、采访报道等媒体信息进行收集，了解观众数据，还有官方统计网站产生的赛事信息。

(二)数据源多样化

体育领域有着丰富的数据来源，体育数据源的多样化使得体育数据呈现多类态势。体育数据主要有以下几类：比赛数据，运动数据，运动员数据和观众数据。

比赛数据是赛事过程中产生的数据，例如比分、进球、犯规、传球；运动数据是运动员运动过程中产生的身体数据，如移距、速度、耐力、力量；运动员个人数据，例如身高、体重、技术特点、成绩；观众数据是观众对运动员和比赛的偏好数据，例如票务购买率、媒体数据、观看习惯。这些数据以结构化和非结构化形式出现，使体育数据呈现多类态模式。

(三)低价值密度

大体量和多样化的数据模式大大降低了数据的价值密度。超大规模的数据中，混杂了大量数据噪声。数据冗余、混乱、结构复杂不一、信息缺失、错误、不完整等因素大大增加了数据的处理难度。

四、大数据背景下统计学在体育领域的应用

(一)数据的预处理

对海量数据进行预处理是大数据处理的首要步骤。数据的预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据归一。数据清洗主要是删除重复数据，补充缺失数据以及校改异常数据。通过数据清洗，可以保证数据的质量。数据转换是将清洗完的数据转换成可进行处理的格式。数据集成是把多种数据集合成一体，实现数据的一致性，方便使用和访问。数据归一是将数据按比例缩放到一定区间，便于统一数据量纲。通过以上操作，可以消除原始体育数据中的噪声，使得数据格式规整统一，以用于进一步的数据挖掘。

(二)数据挖掘分析方法

1.描述性分析。描述性分析是统计分析中最基础的分析办法，用特定统计量反映整体的某种水平，包括描述整体水平的统计量，描述数据离散程度的统计量和数据分布情况的统计量。平均数、中位数可以用来描述运动员发挥的一般水平；方差和标准差，可以用来反映运动员发挥水平的稳定性；偏度系数和峰度系数可以用来观测某项体育数据分布的偏度和峰值，是否符合正态分布。

2.相关性分析。相关性分析用来探究两个变量是否独立及其相关程度，可以将挖掘的数据应用于卡方独立性检验，计算相关系数等。例如，运动员的身高与其成绩之间是否存在相关，相关程度如何。

3.差异性分析。差异性分析用来比较同一变量的不同类别对某一因素的影响。例如，差异性分析可以用来比较不同营养餐对运动员身体状况的不同影响，确定最好的营养配给。常用的方法有t检验和方差分析。

4.趋势预测。通过历史数据构建模型对未来进行预测，通常使用的方法有回归模型、时间序列分析、机器算法等。趋势预测在体育分析中也很常见，它使用历史赛事数据和统计模型对未来的赛事结果进行预测。

5.聚类分析。聚类分析按照对象特征对其进行分组，使组内之间差异尽可能小，组间差异尽可能大。通过聚类分析可以预测出球员间的相似和差异，了解球员的突出特征，水平变化，为战术安排、球队管理等提供决策依据。

6.回归分析。回归分析用于探究一个或多个自变量与因变量之间的影响，并构建回归模型预测因变量的未来值。在体育领域中，回归分析可以用于评估训练计划的效果、预测比赛成绩等。

7.机器学习。机器学习是一种通过计算机算法自动学习数据模型并进行预测或决策的方法，它可以根据海量数据中的模式和规律，进行模型的训练和优化。在体育大数据处理中，机器学习可以从海量数据中提取有价值的信息。

五、应用领域

基于大数据的统计方法在体育领域有着多方面的应用，比赛分析、训练分析、赛事服务分析和体育产业数据分析。

对比赛过程的分析可以用于提高运动员的竞赛水平，利于教练制定更有针对性的训练和战术策略。比赛过程中实时收集的赛事比分、犯规、得分率、进球率等数据，可以参考这些信息实时进行战术评估调整。同时，对于历史数据的分析比较也有利于为赛事分析提供参考。在赛事中，对于己方运动员和对手实力、特点的分析也可以用于制定更有针对性的比赛战略。

基于大数据的统计分析方法为运动员的训练分析提供了更可靠的数据支持，通过对运动员在训练和比赛中身体数据的采集，可以制定个性化的训练方案。

对运动员的训练效果进行量化，确保最优的训练效果。在运动员身体伤病后，对身体数据和历史伤病信息的收集监控也有利于伤病康复。

大数据应用于赛事服务分析同样发挥着重要作用。社交媒体数据、网络赛事观看评论、赛务数据分析等可以了解观众的观赛特点和需求，为赛事的规划组织提供参考。比赛的实时数据统计分析用于比赛过程中的赛程解读、预测和赛后回放分析。赛事的营销推广也离不开大数据的支持、广告的投放、互动环节，依据用户喜好安排投放，以吸引更多人参与体育赛事。

六、大数据时代下体育统计发展的挑战和对策

(一)数据分析的准确性

大数据时代超级规模的数据体量造成了数据的混乱繁杂。如何从海量数据中准确分析提取数据，以保证用于赛事训练分析的数据结果的可靠性，成为大数据时代体育统计的难点。

解决这一难题，有以下几种方案：对数据进行预处理，包括数据的清洗、转换、归一和集成。选择合适的算法模型，例如分类问题可以选择决策树；回归问题可以选择线性回归，并对模型进行评估验证调优；建立性能监控机制，对数据模型的性能进行实时动态评估监测。多学科协作进行学科交叉分析，提高分析准确性。

(二)数据保密性

大数据时代数据的保密性成为一个重要议题。运动员个人信息、训练数据、赛事信息的泄露将对运动员个人隐私造成威胁，同时影响体育赛事的公平公正性。为了保证数据的安全性，要完善数据保密机制，做到敏感数据脱敏，未授权不可使用传播，对数据进行备份。提高数据保密技术，对数据进行加密处理，引进安全防护技术，定期排查修复漏洞。增强法律意识，构建良好的数据保密环境。

(三)数据分析的实效性和整合性

大数据时代的发展同时面临着实效性和整合性的挑战。体育赛事中数据处理分析常常要求具有一定的时效性，同时大体量的数据规模在数据整合上也有一定难度，容易形成数据孤岛。建立运动员图谱式的数据网需要对大规模数据的集成分析。这需要提高处理器的性能，开发更高速更大容量的处理器，建立更优的算法模型。

七、结语

基于大数据的统计方法在体育领域有着广阔的应用，对于提高运动员竞赛水平、赛事赛程安排、赛事分析解说、推动体育产业的发展有着重要的作用。与此同时，当前在大数据的应用上也存在一些问题，如数据质量、数据保密、数据的实效性和整合性。挑战和机遇并存，随着信息技术的不断发展和数据的日益积累，大数据将在体育领域发挥越来越重要的作用，为体育产业的发展带来新的活力。

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作者简介：

李云钊，女，籍贯：河北，1991年5月18日生，学历：研究生，主要研究方向：人工智能，大数据。