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【摘 要】以2012年西安医学院大学生体质健康测试数据库为分析对象，采用数据挖掘技术对体质数据进行大量的数据挖掘实验。并通过文献研究、专家访谈等方法，对部分数据做了解析，获得一些有价值的信息和知识。研究认为：数据挖掘技术应用于体质研究领域具有一定的可行性和有效性；并可以为体质数据分析和体质健康实际工作提供科学的决策依据。
【关键词】数据挖掘；体质；BMI
我国对国民体质健康十分重视，每年都有形式不同的体质测试，积累了大量体质监测数据。现有的数据库系统可以高效地实现这些数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现隐藏其后的许多重要信息和知识。数据挖掘技术的目的正是为了解决此类问题，它不局限于对数据的查询和访问，能够找出数据间潜在的联系。数据挖掘与体育统计的融合最先受到体育界关注，并为体育领域引入数据挖掘技术指明了方向，数据挖掘在竞技体育领域的研究较多，但体质研究领域的相关成果尚不多见。
1.研究对象与研究方法
以西安医学院学生体质健康测试指标为研究对象，分析某项指标所隐含的关系。从2012年的下半年开始，已经陆续针对2012级本科专业和部分专科专业的学生进行了六大测试项目的学生体质健康测试，其中测试的项目包括：1.部分性别的必测项目：身高体重、台阶试验、肺活量测试、立定跳远。2.按性别不同进行的分类测试项目：一分钟仰卧起坐（女）、坐位体前屈（男）。
2.研究结果与分析
2012年下半年该校大学生体质健康测试的对象为2012级本科年级所有学生，共2646人次参加测试其中男生711人，女生1935人，测试时间从第三周开始到第十五周结束。测试项目为：身高、体重、台阶试验、肺活量、坐位体前屈、立定跳远六大项。
体质指数（BMI）是世界卫生组织（WHO）于1990年公布的，反映成人体重与身高的关系，且是判断人体胖瘦程度的一项重要指标。
世界卫生组织还建议成人体质指数（BMI）的正常范围为18.5～25，小于18.5为营养不良，大于25为超重或肥胖。国际生命科学学会中国办事处于2002年6月通过“中国人肥胖与疾病危险研讨会（WGOC）”的讨论，认为中国成人体质指数大于或等于24的为超重，大于或等于28的为肥胖。
我国的大学生已经步入了成年阶段，属于成年人群体，所以本文把大学生的体质指数的标准确定为18.5～24。小于18.5为偏低；大于或等于24，且小于28为超重；大于或等于28为肥胖。从表1可见，该校男生过轻体重占6.05%，女生过轻体重占3.72%；男生肥胖占16.32%，女生肥胖占3.37%。
“国民体质的强弱，既是个人身体健康的问题，也是关系到国家前途的战略性问题。”目前在校大学生的年龄多分布在18-25岁之间，且处在身体快速发育的黄金时期，理应成为国民体质监测中的重点，加强国民体质研究，用科学的指标与方法评价国民体质和健康状况，进而不断改善和增强国民体质，是体育强国战略的一项重要任务。体质研究的方法涉及众多学科，其中计算机科学方法和技术的引入，极大提高了体质研究的效率。数据挖掘作为一门新兴的计算机技术，逐渐为体育和体质研究领域所接受和运用。体质数据库中的数据挖掘，是指运用数据挖掘技术分析体质数据，从中发现一定的知识模式，并分析、解释与表达知识的体质研究过程。数据挖掘的重要性已为众多领域认可，并得到成功应用。在体质研究领域，数据挖掘可作为数据统计分析的工具，提高体质数据分析效率。
图1.西安医学院学生总体分年级、女生的身高标准体重评价等级
3.结论
通过对在校大学身身高体重指数（BMI）的分析可以看出，该校男生的肥胖占比为16.32%，与女生的该项的占比相比而言偏高。因此在体育教学和锻炼中全面提高学生身体素质的同时，加强学生下肢力量素质和耐力素质的锻炼；肥胖和较低体重学生比例较高，应引起体育教师的重视，加强对学生体育锻炼和膳食营养方面的指导和帮助。
参考文献：
[1]乔克满，欧阳为民，孙卫.关联规则挖掘技术在体质指标分析中的应用研究[J].天津体育学院学报.2010（05）
[2]江崇民，张一民.中国体质研究的进程与发展趋势[A].体育科学研究现状与展望（2005-2007）[C].北京：中国体育科学学会，2007.196-212.
[3]邢文华.体质测量与评价[M].北京：北京体育学院出版社，1985.
【关键词】数据挖掘；体质；BMI
我国对国民体质健康十分重视，每年都有形式不同的体质测试，积累了大量体质监测数据。现有的数据库系统可以高效地实现这些数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现隐藏其后的许多重要信息和知识。数据挖掘技术的目的正是为了解决此类问题，它不局限于对数据的查询和访问，能够找出数据间潜在的联系。数据挖掘与体育统计的融合最先受到体育界关注，并为体育领域引入数据挖掘技术指明了方向，数据挖掘在竞技体育领域的研究较多，但体质研究领域的相关成果尚不多见。
1.研究对象与研究方法
以西安医学院学生体质健康测试指标为研究对象，分析某项指标所隐含的关系。从2012年的下半年开始，已经陆续针对2012级本科专业和部分专科专业的学生进行了六大测试项目的学生体质健康测试，其中测试的项目包括：1.部分性别的必测项目：身高体重、台阶试验、肺活量测试、立定跳远。2.按性别不同进行的分类测试项目：一分钟仰卧起坐（女）、坐位体前屈（男）。
2.研究结果与分析
2012年下半年该校大学生体质健康测试的对象为2012级本科年级所有学生，共2646人次参加测试其中男生711人，女生1935人，测试时间从第三周开始到第十五周结束。测试项目为：身高、体重、台阶试验、肺活量、坐位体前屈、立定跳远六大项。
体质指数（BMI）是世界卫生组织（WHO）于1990年公布的，反映成人体重与身高的关系，且是判断人体胖瘦程度的一项重要指标。
世界卫生组织还建议成人体质指数（BMI）的正常范围为18.5～25，小于18.5为营养不良，大于25为超重或肥胖。国际生命科学学会中国办事处于2002年6月通过“中国人肥胖与疾病危险研讨会（WGOC）”的讨论，认为中国成人体质指数大于或等于24的为超重，大于或等于28的为肥胖。
我国的大学生已经步入了成年阶段，属于成年人群体，所以本文把大学生的体质指数的标准确定为18.5～24。小于18.5为偏低；大于或等于24，且小于28为超重；大于或等于28为肥胖。从表1可见，该校男生过轻体重占6.05%，女生过轻体重占3.72%；男生肥胖占16.32%，女生肥胖占3.37%。
“国民体质的强弱，既是个人身体健康的问题，也是关系到国家前途的战略性问题。”目前在校大学生的年龄多分布在18-25岁之间，且处在身体快速发育的黄金时期，理应成为国民体质监测中的重点，加强国民体质研究，用科学的指标与方法评价国民体质和健康状况，进而不断改善和增强国民体质，是体育强国战略的一项重要任务。体质研究的方法涉及众多学科，其中计算机科学方法和技术的引入，极大提高了体质研究的效率。数据挖掘作为一门新兴的计算机技术，逐渐为体育和体质研究领域所接受和运用。体质数据库中的数据挖掘，是指运用数据挖掘技术分析体质数据，从中发现一定的知识模式，并分析、解释与表达知识的体质研究过程。数据挖掘的重要性已为众多领域认可，并得到成功应用。在体质研究领域，数据挖掘可作为数据统计分析的工具，提高体质数据分析效率。
图1.西安医学院学生总体分年级、女生的身高标准体重评价等级
3.结论
通过对在校大学身身高体重指数（BMI）的分析可以看出，该校男生的肥胖占比为16.32%，与女生的该项的占比相比而言偏高。因此在体育教学和锻炼中全面提高学生身体素质的同时，加强学生下肢力量素质和耐力素质的锻炼；肥胖和较低体重学生比例较高，应引起体育教师的重视，加强对学生体育锻炼和膳食营养方面的指导和帮助。
参考文献：
[1]乔克满，欧阳为民，孙卫.关联规则挖掘技术在体质指标分析中的应用研究[J].天津体育学院学报.2010（05）
[2]江崇民，张一民.中国体质研究的进程与发展趋势[A].体育科学研究现状与展望（2005-2007）[C].北京：中国体育科学学会，2007.196-212.
[3]邢文华.体质测量与评价[M].北京：北京体育学院出版社，1985.