当下体育事业蓬勃发展,网球是其中一项备受欢迎的体育运动,一直以来中国网球水平与世界知名选手水平相差较大,世界高排位运动员比例极低,男子网球虽然一直积蓄力量,在排名上也刷新了历史,但是目前仍尚未有重大突破,中国女子网球水平相对于男子网球水平要好一些,但是二者皆有很大的进步空间。人们之所以能够科学、定量的描述某项活动离不开信息技术带来的巨大作用,只有通过信息技术进行描述才能为下一步的决策提供方向,然而决策的困难性随着信息量的增大而增加,要想进行科学的决策,需要利用多种统计手段去探寻庞大数据里面隐藏的规律和特征,因而科学决策时亟待解决的一个问题便是如何去发现大量数据背后的规律。影响竞技网球运动比赛成绩最关键的一个因素便是运动技战术,比赛的胜利与运动员比赛过程中成功的运用技战术息息相关,提升我国网球竞技水平的途径有很多,研究网球竞技比赛的技战术规律是其中最为重要的一个,由于单一传统的统计方法容易产生反映信息不完善的问题,因此探寻网球运动员比赛时的技战术特征规律可以综合运用数据挖掘的方法得到更多有用的信息和规律,该类方法对于提高我国网球运动技战术决策水平是十分有效的,可以让网球运动技战术决策变得更为科学合理。本文以收集到的全世界前一百名男女网球运动员比赛的技战术指标数据为支撑,通过统计方法建立模型,研究了以下四个方面的问题:首先通过主成分分析确定了发球因子、回球因子、失误压力因子、获胜压力因子、平局压力因子这五个公共因子,然后根据各因子得分运用决策树方法对运动员等级排名情况进行了预测和分类;根据失误压力因子和平局压力因子确定抗压能力这一因变量,运用有序Logistic回归分析了运动员的抗压能力;采用BP神经网络方法对比赛结果进行了预测分析;最后通过发球因子、回球因子和发球得分平均值、回球得分平均值分别确定男女网球运动员技术类型,运用K近邻估计对男女网球运动员的技术类型进行了分类和预测。总之,本文通过建立统计模型和运用数据挖掘方法,研究了世界前一百名男女网球运动员的比赛数据,旨在发现这些技战术指标数据背后潜在的规律,为中国网球的发展提供一些切实可行的建议,为网球运动技战术决策提供相应技术支撑。