通過對大學的體測數據進行描述統計,使用時間序列分析了大學生身體健康發展趨勢,構建了數字經濟背景下的健身指導平臺。平臺能發現居民體質健康問題,定制個性化健身計劃,提供科學健身指導,降低運動風險。
借助大數據、人工智能等先進技術,平臺能夠實現對海量學生體測數據的深度挖掘和精準分析。這些數據不再是冰冷的數字,而是轉化為學生體質健康狀況的生動描繪。平臺通過對數據的智能處理,可以更為準確、全面地掌握學生的體質健康狀況,進而提供更具針對性的健身指導方案。這些個性化的健身指導,不僅能夠滿足學生多樣化的健身需求,還能有效提升其健康水平和生活質量。
學生體測數據的深入分析有助于揭示學生體質健康的深層問題和發展趨勢。通過對學生體測數據的系統梳理和對比分析,平臺可以發現學生在體質健康方面存在的差異和不足,從而為學生制定更具針對性的健身計劃提供依據。同時,通過對學生體測數據的長期跟蹤和動態監測,平臺還能夠揭示學生體質健康的發展趨勢,預測可能出現的健康風險,并為制定預防措施提供有力支持。
(一)數據收集
本文收集了2020—2022年連續三年、每年7000名大學生的體測數據,足夠大的樣本數保障了數據的完整性。具體的體測數據涵蓋了:女生的身高、體重、肺活量、50米跑、坐位體前屈、800米跑、立定跳遠、一分鐘仰臥起坐等共計8項指標;……