随着信息技术的不断发展和各行业数据规模的不断庞大,数据挖掘技术不断成熟并逐渐向领域应用方向发展。数据挖掘是从大规模的数据中抽取出非平凡的、隐含的、未知的、有潜在使用价值的信息的技术。随着体育信息化事业的不断发展,体育领域积累了大量的数据,数据挖掘应用于体育领域尤其是对抗性竞技体育比赛的数据分析将成为一种趋势。 本文在学习乒乓球比赛的领域知识以及对数据挖掘技术深入研究的基础上,详细阐述了数据挖掘技术在乒乓球比赛技战术分析中的应用方法。本文的主要内容如下: 首先,作为本文研究的理论基础,介绍了数据挖掘的概念、发展过程、研究现状、主要研究内容、常用方法、实际应用和发展趋势等。 其次,从数据挖掘技术入手,分别介绍了关联规则分析、聚类分析和基于马尔科夫过程的数据挖掘算法在乒乓球比赛技战术分析中的应用方法和实现过程。对关联规则分析算法,详细介绍了FP-growth算法及其在乒乓球比赛技战术分析中的应用实现过程及挖掘结果;对聚类分析算法,详细介绍了K-Means动态聚类算法及其在乒乓球比赛技战术分析中的应用实现过程及挖掘结果;本文重点对基于马尔科夫过程的数据挖掘算法进行了较深入的研究,并给出了该算法的详细实现过程及其在乒乓球比赛技战术分析中的应用方法和挖掘结果。该算法的实现和在乒乓球比赛技战术分析中的应用是本文主要的创新点。 再次,根据乒乓球比赛技战术的实际特点,本文提出了一套适用于乒乓球比赛技战术数据采集的脚本描述语言。脚本描述语言是一项创新设计,它解决了乒乓球比赛中大量技战术数据的采集问题。 最后,实现了一个乒乓球比赛技战术统计分析系统,本文对这个系统的体系结构、数据模型以及各个功能模块都做了比较详细的介绍,并给出了系统的测试结果。该系统实现了利用计算机对乒乓球比赛技战术进行统计分析,解决了目前主要采用的人工进行分析所带来的问题,使得教练员能够更加准确的对比赛技战术数据进行分析,从而为教练员进行合理的指导和决策提供科学的依据。