数据挖掘技术了在篮球赛事信息化发展中的应用.docx
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1、数据挖掘技术在篮球赛事信息化发展中的应用大数据时代,篮球赛事中数据采集手段的现代化使得海量数据产生,从浩瀚的赛事数据中提取具有参考价值的多元化的信息是球迷、媒体、教练及球队组建者非常关注的问题。随着篮球赛事信息化的发展,篮球赛事中的海量数据,需要通过有效的手段和方法进行快速分析和处理,以评估运动员的竞技状态,调整或制定新的战略计划。文章在分析数据挖掘技术在数据处理中的优势后,结合我国篮球赛事信息化现状,阐述了在篮球赛事信息化发展中采用数据挖掘技术进行数据处理的重要性。数据挖掘是通过高度自动化地分析原始数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的规律和知识,来帮助决策人员作出正确的决策;随着数据挖掘
2、技术的发展,具有良好的准确性、时间复杂度以及空间复杂度的数据挖掘算法被提出,使得数据挖掘技术在很多领域中的能够得到广泛应用,数据挖掘技术越来越成为社会的研究和应用热点。但是,数据挖掘技术在体育领域中的应用极少,国内外处于起步阶段,例如在NBA球队利用IBM公司开发的数据挖掘应用软件AdVanCedSCoUt系统找出球员的强弱点,优化球队的战术组合,来帮助教练制定相应的训练计划和布阵。近年来,随着我国国民生活物质文化水平的逐渐提高,社会公众对个人体质的监测和测试数据、社会各类体育竞技比赛数据逐渐增多,常年积累的社会公众体质数据和社会体育赛事竞技数据越来越多,如何发挥这海量体育领域数据的作用,为提
3、高我国国民身体素质和体育运动训练效率,对海量体育数据进行分析并发现其影响因素和各因素间的相互关系成为体育教学工作者和研究者的重要课题。篮球赛事中的海量数据需要通过有效的手段和方法进行快速分析和处理,以评估运动员的竞技状态,调整或制定新的战略计划。本文从数据挖掘技术在数据处理中的应用优势探讨了数据挖掘技术在我国篮球赛事现代化发展中的重要性,以引起业界人士对篮球赛事数据挖掘的重视。1数据挖掘的在海量数据处理中的优势随着信息技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。因此可以用数据
4、库管理系统来存储数据,用机器学习和统计学的方法来分析数据,挖掘大量数据背后的知识,它们的结合促成了数据挖掘的产生。常用的数据流程包括以下七个步骤。(1)清理数据:清理与挖掘主题明显无关的数据。(2)集成数据:将多元数据组合,形成数据仓库。(3)选择数据:从数据仓库中提取和选择与任务相关的数据。(4)转换数据:将数据转换为容易进行数据挖掘的数据格式。(5)挖掘数据:利用数据方法挖掘数据规律或知识。(6)评估模式:根据一定评估标准从挖掘结果中筛选出有意义的模式知识。(7)表示知识:利用可视化和知识表达技术,向用户展现所挖掘的相关知识。数据挖掘综合了各个学科技术,采用了多种数据处理方法和工具,能按照
5、分析对象的属性、特征,建立不同的组类来描述事物;识别出分析对内在的规则,按照这些规则把对象分成若干类;可通过关联的支持度和可信度来描述、把握分析对象发展的规律,对未来的趋势作出预见;对分析对象的少数、极端特例进行描述,揭示内在的原因等数据处理优势。数据挖掘是面向应用的一项海量数据处理技术。篮球赛事中的数据量大,且数据形式一般是非结构化的,传统的数据库分析统计技术己经不能满足人们对数据摄取的要求,应用数据挖掘技术,可以在数据源中从新的视角、采用新的方法发现篮球赛事中有意义、有价值的、隐蔽的数据。为决策提供参考依据及服务,对教练组针对性地制定训练、比赛策略,对球队确立自己的建队体系等均有智能决策支
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