京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
全民健身及大数据的探索应用
说到全民健身,人们可能更多想到的是广播操、绕圈跑、太极拳、广场舞,但在体育产业蓬勃发展的今天,全民健身已经开始有了越来越多不同的玩法。“大数据”就是其中最为前沿的一种。
在互联网等科技飞速发展的今天,大数据的应用越来越受到重视,2015年,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作,具体到全民健身领域,《体育发展“十三五”规划》等重要文件也均提到要借助大数据的力量来实现各个体育领域更好的发展。
“大数据在全民健身领域至少可以应用到三大场景:一是政府层面,主要体现在智慧城市的智慧体育上,即利用互联网、云技术,通过管理场馆、赛事、培训等运动资源和对相应的大数据采集和分析,全面了解全民健身参与情况,基于数据有效地解决政府的投入和配置的效率问题,有利于政府公共服务采购、供给侧改革、提升人民群众生活幸福指数;二是在体育营销层面,可以通过技术手段获取大型场馆的观赛人群的数据,通过打通和匹配不同来源的数据,准确给出人群画像,做出精准营销,以捕捉体育带来的新的消费需求和潜在商机;三是在健康管理领域,通过对个体的运动健康的数据积累和状态追踪,提出运动、饮食、防病的个性化推荐,这对保险、食品、医疗、体育等行业具有深刻的影响。”新赛点体育董事长徐林洲说。
说到全民健身及大数据的探索应用,新赛点公司颇有发言权,这家拥有300多名员工的公司在2007年成立后,一直专注于在全民健身领域提供一站式体育运动服务。新赛点经过多年投资、自主研发了基于移动互联网的百动运动服务平台,整合一、二、三线城市2000家以上的场馆资源,为行业协会、大型企业像中国银行、广发银行、中信银行、中国移动等一百多家大型企业背后的数千万自有客户和企业员工提供多种运动健身服务,该公司去年在新三板挂牌后,在选择最新的战略突破点时,就是探索大数据如何结合全民健身中的各个场景,产生新的业务增值。
徐林洲介绍说,公司原有的业务方向是为大企业客户提供包括场馆预订、赛事组织、俱乐部管理的定制化解决方案,而现在,该公司已经尝试依托全民健身服务平台和场馆云管理系统,打造基于大数据和应用场景的标准化产品组合和细化的服务,更精确地满足个体的运动需求。
对于大数据在体育领域的作用,中国社会科学院社会科学文献出版社社长谢寿光有着更为宏观的解读。他说:“我们这个时代需要新型的体育制度,今天你想在任何一个方向有所发展,都需要利用大数据做深入的分析,需要对需求、对投资、对环境作精准的分析和判断。”
体育大数据的建立始于对运动人群的分类。新赛点将白领员工分为四类,分别是运动发烧友、运动爱好者、泛运动人群和非运动人群,针对每一类人群,新赛点都有相应的服务组合,涉及监测体质,开运动处方,指导运动选择,建立运动社群,运动健康数据追踪、装备、培训等等,通过运营,激发运动消费的转化率。而这些消费过程,帮助新赛点积累了第一手的不同人群运动消费的数据。
“新赛点不仅用大数据的观点来洞察直接服务的用户,”徐林洲说,“我们最近也开始与大数据公司合作,通过帮助体育主题公园和大型赛事场馆智能化,获取大数据,从另一个维度理解体育消费者。这些公园和场馆一般有着巨大的观众流量,而通过各种设备,可以采集到流量观众的数据,上传到云平台之后,与同样观众的其他线上和线下的大数据关联,就可得出用户的多维度的人口属性,线上行为,线下消费,体育偏好的洞察,通过APP,园区的互动屏,线下服务进行精准的体育营销,帮助公园,场馆的运营商把人群流量转为营销收入。”
对于大数据在体育场馆中应用,东城区体育局副局长马力也有着同样的感触。他说:“数字化是基础,网络化是条件,智能化是核心,这里面大数据将会发挥很大的作用。通过大数据,能够知道在场馆中人们运动的心率、运动的强度等等一系列情况,这都属于场馆智能化的一部分。”
其实大数据在全民健身中的作用不仅局限于场馆,维宁体育CEO纪宁曾提出未来的十类有发展前景的体育大数据公司类型,包括体育大数据广告公司、体育大数据电商平台公司、运动健康监测大数据公司等等。“大数据是一个金矿,是没有被开采的金矿,目前的中国体育产业大数据前景无限,空间广阔。”纪宁说。
大数据在各种运动、观赛场景的应用为全民健身乃至整个体育产业的各个领域提供了巨大的想象空间。“随着越来越多的人参与到运动健身中来,体育消费快速增长,消费场景日益多样化,同时移动互联网,人工智能,物联网的快速发展,加上全民健身已上升为国家战略,各级政府政策引导和资金支持,体育产业发展进入了爆发的黄金十年期,而大数据在全民体育中越来越广泛的应用,将成为加速群众体育发展的助推器。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02