基于大数据的大学生体质健康测试数据分析及健康促进对策

彭春兰; 龙佩林

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基于大数据的大学生体质健康测试数据分析及健康促进对策

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运用大数据分析技术将某大学2017～2019年所有在校学生体质健康的65 535条记录为数据源,运用基于距离的聚类(K-means)算法,按男、女性别分类的两组数据进行聚类分析,并对一系列的数据进行处理、转换以及建模分析.结论:男生组各聚类的身体素质测试项目评分平均值变化趋势大体相近且变化缓和;女生组各聚类的身体素质测试项目评分平均值变化呈现了两个明显的谷底且变化趋势较为错综复杂.通过分析聚类结果发掘学生身体素质与指标之间的内在联系,进而提出了相对应的健康促进对策,以期全面提升学生的体质健康水平.

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来源
《湖北体育科技》 |2021年第1期|76-81|共6页
作者
彭春兰; 龙佩林;
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作者单位

南华大学体育学院湖南衡阳421001;

吉首大学体育科学学院湖南吉首416000;

吉首大学体育科学学院湖南吉首416000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类运动人体测定;
关键词
大学生; 体质健康; K-means算法; 聚类; 健康促进;

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