具有良好的身体素质是大学生胜任未来工作的前提之一,因此大学生体质测试工作历来得到国家和社会的重视。本文服务于大学生体质健康监测与干预管理项目,对体质测试成绩的数据采集及大数据分析进行了研究。体质测试数据的自动采集和传输相对于人工测量具有更高的精度,能够节省人力和测量时间,因此本文首先对体质测试数据的前端采集和传输进行研究,采用星型拓扑结构,构建了基于无线传感器网络的大学生体质测试系统,针对《国家学生体质健康标准(2014年修订)》中的科目对体质测试系统中各个功能模块进行设计,并利用CC2530和STM32芯片、ZigBee无线传输模块、2.4G无线传输模块和对应传感器实现了肺活量和体重科目的数据采集和数据传输,验证了利用无线传感器网络技术来实现无线传输稳定、易用性强的大学生体质测试系统的可行性。其次,搭建了基于Spark数据分析环境,对本校2014年至2017年体质测试过程中累积的七万多条数据进行数据分析和挖掘。针对体质健康测试数据的特点采用基于相对密度的离群点检测算法对大学生体质测试数据进行异常值筛查并对筛查结果进行了验证,达到了对数据进行清洗的目的。以2014届大学生体质测试数据为例对大学生四年的成绩变化趋势进行了分析,对成绩变化趋势进行了纵向和横向对比。利用PFP-Growth算法对体质测试数据进行关联规则数据挖掘,对各单科成绩与总评成绩的关系以及各科目之间的关联性进行了研究。最后,利用皮尔逊相关系数求出了各科目之间的相关系数,进一步确定了各科目的相关性,实现了对云南大学学生体质健康监测与干预管理项目中有关于大学生整体成绩变化趋势和辅助制定学生体质健康干预措施的数据分析目标。本文为提高体育教学质量、针对性的提高学生体质健康提供依据,为提升大学生总体的体质能力提供参考。