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　　摘要：本文立足当前大数据时代体育竞技比赛情况，分析缺乏数据分析参与体育竞赛的问题，分析大数据分析技术参与体育竞赛的 形势，探讨大数据分析技术在体育竞赛的应用。

　　对于体育项目而言，遇到的最大问题就是在竞赛中受伤的问题。 因此在当前要利用好大数据做好伤病的监测，把传感器智能设备佩 戴在运动员身上，对运动员的身体状况进行及时的检测。对之前运 华体会动员受伤的数据进行统计，结合运动员实际情况进行分析。保障运 动员在身体状况良好的情况下开展比赛训练，这样能够有效地提高 体育竞赛的质量。例如在世界杯比赛中，借助大数据对运动员的伤 情进行分析，然后根据他们的身体开展训练，最大程度减少运动员 受伤情况。

　　大数据在当前体育竞赛用中对于提升体育竞技比赛质量有着巨 大的意义。2018 年 6 月 14 到 2018 年 7 月 15 日，四年一届的世界 杯比赛在俄罗斯展开序幕。借助于大数据分析可以发现，此次足球 运动员们的年龄是呈正态分布，大都在 24 到 33 岁。通过综合的比 较，所有国家队获得世界杯冠军的次数，可以对比各个国家的夺冠。 通过比较可以发现，在世界杯上一共有九个国家获得冠军，其中夺 冠次数最多的是巴西队，在世界杯夺冠五次。然后将所有参与世界 杯的国家球员年龄进行比较，发现球员的年龄集中在 24 岁到 33 岁， 但是还有一部分球员年龄大于 40 岁。以巴西和意大利两个国家对 为分析对象，巴西和意大利两个国家队的部属策略存在着明显差异。 以巴西队和意大利队的球员得分情况来进行比较，巴西队整体实力 要高于意大利，巴西队球员的技术高于意大利，巴西队的射门力量 也强于意大利队，但是意大利队的稳定性强于巴西队。这些结论都 是在数据分析基础上得出的，对于球员的比分对巴西球员进行评分， 可以统计他们参与比赛中的得分情况。经过比较发现巴西队所有球 员的评分均在 80 分以上，队员的水平都比较高，而对意大利队而言， 意大利球队成员的实力有很大的差距。从射门的力量来进行比较， 巴西队射门力量评分高于意大利队有四个位置，意大利队高于巴西 都有三个位置，整体看巴西队射门力量大于意大利，但意大利队的 稳定性要高于巴西。结合以上数据就可以看出两国家队在世界杯中 的部署策略，巴西队主要将队员分布在半边球场内，然后安排三名 成员进行进攻，兼顾防守。意大利队将队员更多的安排在中线上， 在己方赛场上流出四人防守对方场地留，两人进攻，这样可以加强 队伍成员间的联系。

　　电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering

　　随着信息化的发展，中国体育产业总规模和大数据的市场规模 都呈现高速发展的形式，在这样的形势下，结合图 1 和图 2，中国 体育产业总规模及增速以及中国大数据市场规模的相关变化。可以 推断出未来我国的体育产业将会高达五万亿的规模。体育产业和大 数据两大朝阳行业相结合，能够取得飞速的发展，体育的分析可以 为大数据的发展提供平台，大数据可以帮助体育竞赛实现质量的突 破提升。因此，当前大数据分析技术被广泛的应用于体育竞赛中。

　　运动员的提升和突破依靠大数据分析，在大数据分析中，可以 将教练员和运动员都忽略的地方进行重点提升。可以借助于将芯片 技术安置在赛场的多个部位，来收集运动员的数据，这些数据可以 包括他们的速度，爆发力等，方便教练员采取的战略措施，更好的 完成体育竞技比赛。例如在世界杯中，经过数据分析，发现巴西队 的整体爆发力和球队实力高于意大利队，所以赛场上采取的战略布 局是将队员分布在半边球场内，然后安排三名成员进行进攻，兼顾 防守。 1.4 大数据加深观众对竞赛的了解

　　随着信息技术科科技的飞速发展，大数据时代扑面而来，云计 算作为大数据时代的核心技术，被广泛的应用在各个行业，利用大 数据做好分析。当前大数据在大体育竞技中也得到了广泛应用，它 能够极大地提高观众观赛的体验。借助于数据分析，对运动员在竞 赛中的表现有很好的预测能力，它可以极大地保护运动员，降低运 动损伤，利用自己的优势去赢得比赛。教练员结合数据分析和运动 员及时的调整训练计划，更好地帮助运动员在体育中取得良好的成 绩，有效的提高了体育竞技的比赛质量。

　　33当前大数据分析技术参与体育竞赛的应用的收获通过在网球和篮球比赛中的情况就可以利用大数据分析有效提升网球竟赛的质量例如通过预测网球运动员在参赛过程中可能会出现的损伤在赛前给运动员佩戴相关的智能传感器然后在赛场安装个角度的摄像头通过对运动员比赛时各项生理指标的实时数据记录搜集大量的数据

　　大数据分析不仅是对体育竞赛有帮助，也是大数据分析技术和 体育竞赛未来发展的重要潮流。不仅中国重视大数据分析技术在体 育竞赛中的应用，而且国际各大竞赛也广泛的应用，大数据分析技 术参与其中，为运动员们提供了有效的分析帮助，有效的提升体育 竞赛的质量。例如在 2013 年统计的数据中，NBA 雇佣体育数据分 析师占球队的比重为 80%，这样巨大的占比的数据，充分的看到了 数据分析对于体育竞赛的重要性。