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中图分类号：G84 文献标识：A 文章编号：1009-9328（2016）04-000-01
摘 要 目前大数据（Big Date）的概念被热炒，其应用范围也越来越广。大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。大数据实质是一系列信息技术的集合，其应用本质是在海量的信息中运用特殊数据分析法提取有用的信息，满足人们特定的数据需求的过程，其特点是可以在短时间内快速处理大量的数据，潜在应用价值极高。
关键词 大数据 技能主导 持拍隔网 监控 应用
一、研究目的
技能主导类持拍隔网对抗性项群机体机能训练以提高中枢神经的灵活性， 心血管和呼吸系统功能和肌肉抗疲劳的能力为主，本项群要求运动员具备良好的时空知觉、反应速度和注意力高度集中。其特点是快速多变， 而能否灵活善变， 在很大程度上决定智能的高低。训练与监控一直是运动训练学上的一个难点，本文试图大数据的基础理论、关键技术、应用实践以及数据安全方面探析其在技能主导类持拍隔网对抗性项群训练中运用的研究现状，并对其运用提供有针对性的建议，使大数据这项新兴技术服务体育工作者，使我们能从多层次、多视角认识技能主导类持拍隔网对抗性项群的本质特征与规律，为今后的训练、比赛提供科学准确的指导依据。
二、研究对象
本文的研究对象为大数据在技能主导类隔网对抗性性项群训练中的监控与应用，特选取乒乓球、羽毛球和网球三个极具代表性的小球项目作为技能主导类持拍隔网对抗性项群代表，进行初步探索大数据在技能主导类持拍隔网对抗性项群中应用的现状。
三、研究方法
本文运用文献资料法、问卷调查法、数理统计法和实验研究法等方法，并选取乒乓球、羽毛球和网球项目作为技能主导类持拍隔网对抗性项群代表，初步探索大数据在技能主导类持拍隔网对抗性项群中应用的现状。此外，还对互联网上的一些乒、羽、网球训练视频进行统计学分析，邀请计算机专家构建基于云计算、人工智能和大数据技术共同作用的辅助应用模型来协助研究，为大数据技术在隔网对抗性项群中的运用提供数据和模型支撑。
四、研究结果
研究发现大数据在技能主导类持拍隔网对抗性项群运用中的基础理论研究很少，在运动训练方面的应用还不普及，主要集中在运动生物化学方面的研究，而且国外的相关研究较多，国内尚未普及，鲜有大规模的运用，目前大规模运用上还存在一些关键技术难题，数据安全也存在隐患。
1.大数据在技能主导类持拍隔网对抗性项群训练的运用目前主要集中在利用数据挖掘技术提供有效信息、对情报的分析预测和对训练的实施监控方面。如通过人工智能和数据挖掘等技术能了解乒乓球运动员的技术动作是否规范，还可加入可穿戴生理探测设备，用于对训练过程中生理指标进行实时监测。
2.大数据在技能主导类持拍隔网对抗性项群服务应用中需要两个前提：建立统一的标准体系和统一的技术平台。前者便于信息的统一、规范与其他数据平台的对接，后者是技能主导类持拍隔网对抗性项群大数据的有力工具和途径，两者对大数据的大规模适用缺一不可。
3.在大数据的运用技术上尚有需要攻克的两个难题：一是要对结构化和半结构化数据的深度分析，二是要非结构化数据的开发，解决这两个技术难题能使海量的信息转化为有效数据。
五、研究结论和建议
（一）结论
大数据在运动训练上的运用尚不成熟，在隔网对抗性项目上的运用更是几乎空白。但研究发现，将大数据应用对于指导技能主导类持拍隔网对抗性项群训练具有一定的现实意义和实用价值，其前景很广阔，尤其是对运动员竞技能力的提升、对训练和比赛的实时监控与反应以及对运动训练的管理和有效控制等多方面具有很强的实用性。然而，将大数据成熟的运用于技能主导类持拍隔网对抗性项群训练难度很大，不仅需要体育界的积极探索，也需要相关科研人员的协作与研究，就目前看来尚需时日方可。
（二）建议
1.成立专职负责的数据与传输的机构。数据的传输与采集是一项浩大的工程，不仅要靠体育管理部门，还需要政府高级部门的支持，不仅要运用好市场的资源，也需要政府用行政手段加以监管，从“市场”和“政府”两只手切实保障大数据在运动训练中的数据采集与传输的及时准确。
2.在数据采集、处理、分析时，要采用科学严谨的的方法，提前做好研究设计方案，把握好测量的度，要综合集成各领域专家的创造性智慧，形成战略性智力。
3.将大数据运用同物联网、云存储、搜索等先进的技术结合，整合多方资源建立资源库和搜索库，便于教练员和运动员通过多平台实时查看、管理、分析训练的历史数据和实时数据。
4.应从技术层面和制度管理两手抓来确切保障数据信息安全。在数据共享开放给教练员和运动员的同时，要做好信息安全教育，做好信息保密、安全。此外，还要加强技术上的顶层设计，从宏观上把握系统没有漏洞，确保做到万无一失。
参考文献：
[1] 仇乃民，李少丹.走向大数据时代的运动训练科学研究[J].首都体育学院学报.2015，06：541-545.
[2] 徐英卓.基于数据仓库的运动训练分析决策系统[J].计算机应用.2005，06：1405-1407.
[3 ]孙萌.基于Web和数据仓库的运动训练辅助分析系统[J].天津体育学院学报.2006，06：543-546.
[4] 唐学军.基于网格的运动训练数据挖掘研究[J].现代计算机（专业版）.2011，10：26-27.
摘 要 目前大数据（Big Date）的概念被热炒，其应用范围也越来越广。大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。大数据实质是一系列信息技术的集合，其应用本质是在海量的信息中运用特殊数据分析法提取有用的信息，满足人们特定的数据需求的过程，其特点是可以在短时间内快速处理大量的数据，潜在应用价值极高。
关键词 大数据 技能主导 持拍隔网 监控 应用
一、研究目的
技能主导类持拍隔网对抗性项群机体机能训练以提高中枢神经的灵活性， 心血管和呼吸系统功能和肌肉抗疲劳的能力为主，本项群要求运动员具备良好的时空知觉、反应速度和注意力高度集中。其特点是快速多变， 而能否灵活善变， 在很大程度上决定智能的高低。训练与监控一直是运动训练学上的一个难点，本文试图大数据的基础理论、关键技术、应用实践以及数据安全方面探析其在技能主导类持拍隔网对抗性项群训练中运用的研究现状，并对其运用提供有针对性的建议，使大数据这项新兴技术服务体育工作者，使我们能从多层次、多视角认识技能主导类持拍隔网对抗性项群的本质特征与规律，为今后的训练、比赛提供科学准确的指导依据。
二、研究对象
本文的研究对象为大数据在技能主导类隔网对抗性性项群训练中的监控与应用，特选取乒乓球、羽毛球和网球三个极具代表性的小球项目作为技能主导类持拍隔网对抗性项群代表，进行初步探索大数据在技能主导类持拍隔网对抗性项群中应用的现状。
三、研究方法
本文运用文献资料法、问卷调查法、数理统计法和实验研究法等方法，并选取乒乓球、羽毛球和网球项目作为技能主导类持拍隔网对抗性项群代表，初步探索大数据在技能主导类持拍隔网对抗性项群中应用的现状。此外，还对互联网上的一些乒、羽、网球训练视频进行统计学分析，邀请计算机专家构建基于云计算、人工智能和大数据技术共同作用的辅助应用模型来协助研究，为大数据技术在隔网对抗性项群中的运用提供数据和模型支撑。
四、研究结果
研究发现大数据在技能主导类持拍隔网对抗性项群运用中的基础理论研究很少，在运动训练方面的应用还不普及，主要集中在运动生物化学方面的研究，而且国外的相关研究较多，国内尚未普及，鲜有大规模的运用，目前大规模运用上还存在一些关键技术难题，数据安全也存在隐患。
1.大数据在技能主导类持拍隔网对抗性项群训练的运用目前主要集中在利用数据挖掘技术提供有效信息、对情报的分析预测和对训练的实施监控方面。如通过人工智能和数据挖掘等技术能了解乒乓球运动员的技术动作是否规范，还可加入可穿戴生理探测设备，用于对训练过程中生理指标进行实时监测。
2.大数据在技能主导类持拍隔网对抗性项群服务应用中需要两个前提：建立统一的标准体系和统一的技术平台。前者便于信息的统一、规范与其他数据平台的对接，后者是技能主导类持拍隔网对抗性项群大数据的有力工具和途径，两者对大数据的大规模适用缺一不可。
3.在大数据的运用技术上尚有需要攻克的两个难题：一是要对结构化和半结构化数据的深度分析，二是要非结构化数据的开发，解决这两个技术难题能使海量的信息转化为有效数据。
五、研究结论和建议
（一）结论
大数据在运动训练上的运用尚不成熟，在隔网对抗性项目上的运用更是几乎空白。但研究发现，将大数据应用对于指导技能主导类持拍隔网对抗性项群训练具有一定的现实意义和实用价值，其前景很广阔，尤其是对运动员竞技能力的提升、对训练和比赛的实时监控与反应以及对运动训练的管理和有效控制等多方面具有很强的实用性。然而，将大数据成熟的运用于技能主导类持拍隔网对抗性项群训练难度很大，不仅需要体育界的积极探索，也需要相关科研人员的协作与研究，就目前看来尚需时日方可。
（二）建议
1.成立专职负责的数据与传输的机构。数据的传输与采集是一项浩大的工程，不仅要靠体育管理部门，还需要政府高级部门的支持，不仅要运用好市场的资源，也需要政府用行政手段加以监管，从“市场”和“政府”两只手切实保障大数据在运动训练中的数据采集与传输的及时准确。
2.在数据采集、处理、分析时，要采用科学严谨的的方法，提前做好研究设计方案，把握好测量的度，要综合集成各领域专家的创造性智慧，形成战略性智力。
3.将大数据运用同物联网、云存储、搜索等先进的技术结合，整合多方资源建立资源库和搜索库，便于教练员和运动员通过多平台实时查看、管理、分析训练的历史数据和实时数据。
4.应从技术层面和制度管理两手抓来确切保障数据信息安全。在数据共享开放给教练员和运动员的同时，要做好信息安全教育，做好信息保密、安全。此外，还要加强技术上的顶层设计，从宏观上把握系统没有漏洞，确保做到万无一失。
参考文献：
[1] 仇乃民，李少丹.走向大数据时代的运动训练科学研究[J].首都体育学院学报.2015，06：541-545.
[2] 徐英卓.基于数据仓库的运动训练分析决策系统[J].计算机应用.2005，06：1405-1407.
[3 ]孙萌.基于Web和数据仓库的运动训练辅助分析系统[J].天津体育学院学报.2006，06：543-546.
[4] 唐学军.基于网格的运动训练数据挖掘研究[J].现代计算机（专业版）.2011，10：26-27.