大數據背景下智慧體育康養多維統計及挖掘

劉 玲

（無錫職業技術學院，江蘇 無錫 214000）

進入新時代，我國體育產業發展主線發生了變化，演變為“以提升發展質量和效益”為主線，發揮全民體育帶動作用，豐富體育產品有效供給，以完善產業體系和產業融合為關鍵，提升體育產業能級[1]。2016年，中共中央、國務院印發出臺了《“健康中國2030”規劃綱要》，文件指出“積極推進健康與養老、旅游、互聯網、健康休閑、食品融合，催生健康新產業、新業態、新模式，發展基于互聯網的健康服務，鼓勵發展健康體檢、咨詢等健康服務，促進個性化健康管理服務發展，培育一批富有特色健康管理服務產業”[2]，并強調“創新健康休閑運動項目推廣普及方式，豐富業余體育賽事，打造具有區域特色的健身休閑示范區和健身休閑產業帶”[3]。

隨著我國步入老齡化社會，為持續發揮體育產業和全民健身事業對養老康養服務的支撐作用，推進體育產業與老齡康養產業協同融合發展，構建和完善兜底型、普惠性、多樣化養老康養服務體系，不斷滿足老年人日益增長的多層次、高品質健康養老需求，2021年，國務院印發出臺了《“十四五”國家老齡事業發展和養老服務體系規劃》，強調“支持老年人參與體育健身，公共體育設施布局充分考慮老年人健身需求，加強老年人運動場所及設施規劃建設，鼓勵開發適用于老年人的體育健身項目，鼓勵推出適合老年人的體育服裝、鍛煉器材等產品及健身指導、競賽參與等服務”[4]。推進體育產業與康養服務融合，應借助大數據技術找準體育產業與康養服務的結合點。借助信息技術手段整合資源，推動體育供給服務能力提升，滿足康養服務需求，實現體育產業與康養產業融合發展。本文基于智慧體育康養大數據倉庫構建、多維分析數據模型，明確數據挖掘信息及應用場景，以期為智慧體育康養事業發展提供有力的技術手段。

1 智慧體育康養BI系統構建

基于ETL數據倉庫技術的智慧體育康養分析系統，從海量數據中抽取信息與知識，通過抽取當地衛計委、養老機構、體育總局、發改委、市場化運營健身機構、景區和老年人個性化數據等多源數據并對其進行整合、清洗、轉換、存儲和數據挖掘，提供數據服務接口，實現多源數據聚合轉化。其目的是分析老年人休閑體育需求及公共體育設施供給情況，不斷滿足老年人個性化康養健身要求[5]，為公共體育設施建設決策提供服務。BI系統架構由數據采集層、數據處理層、數據存儲層、數據分析層、數據應用層組成。

1.1 數據采集層

基于大數據的智慧體育康養分析系統數據主要來源于公共部門數據、老年人智能穿戴設備數據和智能家居數據等，通過抽取公共部門數據，完善當地體育公共服務設施、地形地貌、戶外體育場景、戶外拓展等相關信息。比如，美國“持續照料退休社區（CCRC）”智能化信息平臺，可基于智能穿戴設備、智能家居等設備，通過智能化的運動器材識別和記錄老年人的運動信息，并將監控數據傳輸到遠程健康管理平臺，實現醫療健康動態管理，實現老年人運動健身和醫療健康管理[6]，實現老年人生命健康水平和體育鍛煉情況大數據全覆蓋。該平臺通過抽取老年人智能穿戴設備數據，獲取老年人生命體征信息和運動數據，并結合智能家居數據判斷老年人參與休閑體育頻次、時間和強度等信息。該平臺可自動更新、跟蹤公共部門數據和老年人個性化數據，實現基礎數據動態采集與更新。

1.2 數據處理層

數據處理層主要實現海量數據預處理，借助ETL數據倉庫技術對多源大數據進行抽取、清洗、轉換等處理。由于多源海量數據屬于非結構化數據，數據標準、格式不統一，因而可借助國際通行的HL7數據標準化方法解決多源數據規范化、標準化問題，形成以UUID為唯一識別碼的多維數據庫，提高多源數據的一致性、質量可控性，降低多源數據大數據分析和挖掘算法難度，提高多源數據的利用率。

1.3 數據存儲層

為解決數據集中存儲模式存在的存儲數據容易丟失和被篡改、響應效率低等問題，數據存儲層可采用區塊鏈技術實現去中心化、分布式存儲，以高校圖書館為分布式節點，借助共識機制、分布式存儲和加密算法等技術，既保障了各節點的獨立性，同時在共識機制和加密算法的作用下實現點對點傳輸[7]，保證了系統大數據的完整性與安全性。

1.4 數據分析層

數據分析層是獲取智慧體育康養數據價值的關鍵，通過分析挖掘和利用經清洗、預處理的實時數據，借助EMC的Geenplum架構和K-means聚類算法挖掘深度信息，可實現分布式計算集群能夠實時、動態分析海量老年人身體健康數據、體育鍛煉數據[8]。通過分析挖掘老年人群體體育鍛煉項目、體育鍛煉地點、體育鍛煉時間、體育鍛煉參與形式、老年人體育消費用途及老年人群體基礎信息，挖掘老年人體育鍛煉影響因素、休閑體育場所及服務供給情況。

1.5 數據應用層

數據應用層是將智慧體育康養數據挖掘分析結果可視化呈現的界面，根據用戶需求，系統可面向老年人提供個人體育鍛煉檔案信息和生活檔案信息、智慧體育康養一體化服務系統。其中，基礎檔案信息整合老年人基礎信息、健康信息和體育鍛煉信息，可按日、月、周期展示數據；智慧體育康養一體化服務系統可根據老年人健康數據和體育鍛煉數據提供針對老年人的體育鍛煉建議，形成智慧體育康養一體化服務資源和專業康養知識系統。面向政府部門和服務機構，提供區域內老年人基礎信息、體育鍛煉頻次、公共設施供給保障情況等數據，為體育、醫療、康養等公共服務設施建設決策和數據調研提供專業化數據服務。面向高校等科研機構，系統提供專業化數據分析、挖掘服務，通過整合分析區域內老年人體育鍛煉和康養服務情況，為我國步入老齡化政策制定與科學研究提供專業化數據信息。

此外，為滿足多元化數據抽取需求，系統可面向老年人、家屬、智慧社區、智慧醫院、智慧護理院、智慧政府、社科研究院、高校科研部門等需求群體開放API接口，實現智慧體育康養系統與需求群體、部門現有系統數據整合，為構建智慧體育康養一體化服務模式提供數據支持。

2 多維數據分析挖掘及流程

2.1 多維數據分析及挖掘信息

系統主要從四個方面分析研究智慧體育康養大數據：一是老年人基礎信息、健康信息、經常性體育鍛煉項目、休閑體育興趣愛好等信息。二是抽取當地衛計委、養老機構、體育總局、發改委、市場化運營健身機構、景區等公共數據，掌握老年人居住地1千米、5千米和20千米范圍內體育公共服務設施、山地、峽谷、水體等地形地貌及資源；戶外露營、戶外體育運動場地、定向運動、養生運動、傳統體育運動、徒步旅行等戶外康體養生產品。三是整合專業性康養、休閑體育、醫療專業知識，結合慢性疾病專業知識提供專業性鍛煉建議。四是根據戶籍基礎數據，掌握區域內老年人群體總體規模、發展趨勢，為相關企業及政府部門決策提供支持。

2.2 多維大數據挖掘信息

系統主要挖掘的信息包括：一是分析老年人個性化體育康養數據信息，挖掘老年人康養特征與休閑體育鍛煉信息之間的關聯，并結合智慧體育康養知識體系給出個人體育康養建議；二是建立公共體育設施、康養設施、醫療設施等維度之間的聯系，挖掘老年人體育康養服務需求及供給信息之間的關系，對系統服務公共政策決策、公共設施建設決策、康養設施建設決策等數據支持能力；三是建立老年人群體體育康養多維數據與需求分析的聯系，形成專業化數據分析挖掘能力，面向政務、體育、康養、醫療、科研提供專業化服務。

3 智慧體育康養一體化系統應用場景

3.1 體育康養基礎調研

基于公共基礎數據和老年人穿戴設備、智能家居等基礎數據，采集、匯總、分析特定年齡段老年人群體體育康養基礎數據，包括老年人參與的休閑體育項目，如慢跑、走步、乒乓球、太極拳、風箏、廣場舞、老年健美操、戶外旅游、釣魚等項目；調查研究區域內老年人群體參與休閑體育運動的偏好；調研老年人參與休閑體育的地點，如公園、社區活動室、小區空地、健身房、體育場館等及其他；調研老年人參與休閑體育的時間及頻次，分析研究不同居住類型、環境和組織老年人參與休閑體育康養項目的差異。通過體育康養基礎數據統計分析和大數據挖掘，構建不同類型的老年人偏好休閑體育的項目、頻次及時間，為體育產業、康養產業、社科研究、政務政策制定和社區管理提供專業化服務。

3.2 體育康養知識服務體系

通過對醫療、體育、康養等專業知識大數據的挖掘構建專業知識服務體系，結合老年人個體化基礎數據和智能穿戴設備監測數據，為老年人、家屬、社區工作人員、康養機構工作人員等提供專業化、定制化體育康養方案，并對方案執行情況進行跟蹤、評估、診斷，構建適合老齡化的專業體育康養知識服務體系，通過對老年人實施知識服務方案結果進行大數據分析、比較，提升社會老年人體育康養服務水平。

3.3 體育康養基礎設施建設決策

基于對老年人群體智慧體育康養數據進行挖掘，掌握老年人體育康養需求共性特點及個性化偏好，并結合區域內公共體育服務資源設施布局、承載規模、維修維護情況、人員配備情況等信息，形成體育康養需求與供給差異聚合信息。結合城市地理、氣候、文化等關鍵要素，形成體育基礎設施規劃建設建議信息，以及覆蓋老年人體育康養共性需求與個性化需求的規劃面板數據，為區域體育康養基礎設施建設提供數據支持。

3.4 體育康養資源優化配置

由于老齡人口數據處于動態發展的過程中，其對體育康養資源需求具有動態變化等特征，因而體育康養資源應根據短期監測結果和長期預測結果進行資源再分配、資源再利用和優化配置。根據該思路，借助智慧體育的康養體育系統通過大數據來挖掘數據，結合《健康中國（2030）規劃綱要》中全民健康素養大幅提高要求，按省、市、區/縣、鄉鎮/街道生成老年人體育大數據監測及資源配置監測系統，依據基本體育康養需求、特色體育康養項目等標準，規劃特色體育康養市、區項目，并結合養生、中醫藥、保健、健康管理、醫藥看護等醫療康養產業，挖掘特色體育康養項目，提升區域康養服務能力，構建覆蓋體育、醫療、康養等產業的全覆蓋、相互融合的康養服務體系。智慧體育康養系統建設可根據輸入關鍵詞進行聚合聚類分析，生成體育康養資源優化配置面板數據，如通過輸入鄉村、陽光、節慶等關鍵詞生成水果采摘、農事體驗等小型地方性特色體育康養品牌，打造富有特色、品牌影響力的體育康養活動，吸引老年人群體參與，盤活現有體育、康養資源，實現資源優化配置。

4 結束語

人口老齡化背景下，康養產業服務能力和服務質量關乎老年人生活質量和健康水平。依托多源數據進行聚類大數據分析，挖掘老年人基礎數據、休閑體育鍛煉特征、體育康養公共設施數據等，根據不同主體需求生成智慧體育康養數據，為政府規劃決策提供數據支持服務，為老年人、社區、康養服務機構等提供專業知識服務，為體育、醫療、康養等相關產業企業提供數據分析服務，能夠進一步提升城市康養服務能力，實現體育產業與康養產業的有機融合，為康養產業發展提供新模式。■