本发明涉及兴奋剂数据分析，具体说是一种基于数据分析的兴奋剂追踪检查方法和系统。
背景技术：
1、兴奋剂问题在体育竞技领域一直备受关注，兴奋剂的使用不仅破坏了比赛的公平性，还可能对运动员的健康造成严重威胁，因此，兴奋剂监管机构需要采取有效的检查方法以确保比赛的公正和运动员的安全，随着科技的发展，数据分析技术在兴奋剂追踪中发挥着越来越重要的作用。
2、为了以确保比赛的公正和运动员的安全，数据分析在兴奋剂追踪中发挥着重要作用，目前对于兴奋剂检测还是主要依靠尿检，传统兴奋剂检测主要依靠实验室分析，通过尿检数据进行确认，但是这样的操作方式十分不便，费时费力，而且不能收集分析运动员的各项数据，不能及时发现异常情况，同时传动实验室检测需要进行多次取样采集，从而增加整体的花费，而且没有系统数据进行实时监控，降低运动员的整体敬畏心。
技术实现思路
1、针对现有技术中的问题，本发明提供了一种基于数据分析的兴奋剂追踪检查系统。
2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于数据分析的兴奋剂追踪检查系统，包括检查系统，所述检查系统报警数据采集和预处理模块、数据清洗和特征选择模块、兴奋剂使用识别模块、用药数据分析模块、数据比对模块、显示模块、数据端模块、预设数值检测模块和异常检测和预警模块；
3、所述数据端模块和数据采集预处理模块电性连接，所似预设数值检测模块和清洗数据分别和特征选择模块以及异常检测和预警模块电性连接，所述异常检测和预警模块和兴奋剂使用识别模块电性连接，且所述检查系统报警数据采集和预处理模块、数据清洗和特征选择模块、兴奋剂使用识别模块、用药数据分析模块、数据比对模块和显示模块相互电性连接；
4、所述数据采集和预处理模块包括数据采集模块和预处理模块，所述预处理模块包括数据转换模块、数据整合模块、数据规范模块和数据存储模块；
5、所述数据清洗和特征选择模块包括数据清洗模块和特征选择模块，所述数据清洗模块包括去重模块、补充模块和异常处理模块；所述特征选择模块包括相关特征模块、主要特征模块和筛选特征模块；
6、所述异常检测和预警模块包括异常检测模块、预警模块和动态调整模块；
7、所述兴奋剂使用识别模块分为单体识别模式和群体识别模块，单体识别模式分析运动员个人用药历史，发现其兴奋剂使用的规律和特点，群体使用模式分析运动员群体用药情况，揭示兴奋剂在特定群体中的流行趋势；
8、所述用药数据分析模块通过统计分析方法、关联规则分析方法、聚类分析方法和时间序列分析方法对检测运动员数据进行多重分析；
9、其中，统计分析方法对运动员的生理指标、比赛成绩等数据进行描述性统计分析，以了解运动员的总体状况；
10、其中，关联规则分析方法通过挖掘运动员的用药历史、比赛成绩等数据之间的关联关系，发现潜在的兴奋剂使用线索；
11、其中，聚类分析方法对运动员的生理指标、比赛成绩等数据进行聚类，以识别具有相似特征的运动员群体，进一步分析可能的兴奋剂使用情况；
12、其中，时间序列分析方法对运动员的生理指标、比赛成绩等数据进行时间序列分析，以监测运动员状态的变化，发现异常波动。
13、所述数据采集和预处理模块中的数据采集模块配合数据端存储采集的数据，负责从各种数据源如反兴奋剂组织、医疗机构、体育赛事组织采集相关数据，包括运动员个人信息、比赛成绩、药物检测结果集中统一到数据库中，便于后续处理和分析，数据采集方法包括网络爬虫、数据库查询、api接口等多种手段，通过这些方法，我们可以将所需数据集中到一个统一的数据库中，便于后续处理和分析；
14、基于公式，所述计时时长、所述历史违规次数，确定对所述目标监控点的第一信任值，其中，为所述第一信任值，t为所述计时时长，n为所述历史违规次数，z为常量数，方便拉取运动员以往违规数据；
15、预处理模对采集到的数据进行清洗、转换和整合，提高数据质量，使其更适合进行兴奋剂追踪分析使其适用于后续分析。
16、所述数据清洗和特征选择模块中的数据清洗模块去除数据中的噪声和异常值，通过去重、补充和异常数据处理提高数据分析的准确性；
17、所述特征选择模块为了从大量数据中筛选出对兴奋剂追踪分析有用的特征，通过相关、主要和刷选重点特征进行选择。
18、所述数据转换模块将不同来源和格式的数据转换为统一的数据格式，如csv、json等，以便于后续处理和分析；
19、所述数据整合模块通过将分散在不同数据源中的相关信息进行整合，形成完整的信息体系，例如，将运动员的比赛成绩、检测结果、个人信息等数据进行整合，以便于分析运动员的兴奋剂使用情况；
20、所述数据规范模块和数据存储模块通过对数据进行规范化处理，使其满足研究需求，例如，将运动员的检测结果按照一定的标准进行分级，便于后续分析，同时将处理后的数据存储到数据库中，以便于后续对运动员是否使用兴奋剂进行分析和查询。
21、所述数据清洗模块中的去重模块去除重复数据，通过去重处理，减少数据中的冗余信息；所述补充模块处理缺失值，对于缺失值较多的数据，采用填充、插值等方法进行处理；所述异常处理模块对异常值检测与处理：通过统计方法检测数据中的异常值，并根据实际情况进行处理；
22、所述主要特征模块通过对检测物主成分分析，降维并保留最重要的特征；所述筛选特征利用机器学习算法评估特征的重要性，筛选出检测数据中最有价值的特征。
23、所述异常检测和预警模块中的异常检测模块会结合运动员的生理指标、比赛成绩等数据，运用机器学习算法等方法，检测出异常波动，以发现潜在的兴奋剂使用行为；
24、所述预警模块根据异常检测结果，对疑似兴奋剂使用的运动员进行预警，采取进一步调查和检测措施；
25、所述动态调整会根据系统的监测结果，不断调整和优化数据分析模型，提高兴奋剂追踪的准确性和有效性。
26、所述显示模块将分析结果以图表、报告等形式展示给用户，便于用户了解和解读。
27、数据导入与维护：
28、根据用户的角色和职责，设置不同的权限级别，以保护敏感数据和系统的安全性；将运动员的个人信息、历史成绩、药物检测结果等数据导入系统，定期更新数据，确保信息的准确性和时效性。
29、模型选择与配置：
30、根据系统的算法库选择合适的模型，或根据需求定制开发特定的追踪检查模型；配置模型的参数，如阈值、权重等，以适应不同的追踪需求和精确度要求。
31、风险评估与监控：
32、使用模型对运动员进行风险评估，识别潜在的兴奋剂违规风险；对高风险运动员进行更频繁的监控和检测。
33、检测计划与执行：
34、根据风险评估结果，制定检测计划，包括检测的时间、地点和方式；执行检测计划，并记录检测结果，系统自动更新运动员的检测历史。
35、异常检测与报告：
36、系统实时监控运动员的检测结果，识别异常情况；当检测到潜在的兴奋剂违规时，系统自动生成报告，并通知相关人员进行进一步调查。
37、调查与制裁：
38、对涉嫌违规的运动员进行调查，收集必要的信息和证据；根据调查结果，对违规运动员进行相应的制裁和处罚。
39、结果记录与分析：
40、将所有的检测结果、调查过程和制裁决策记录在系统中，以便进行历史数据分析；定期分析数据，以改进追踪检查策略和提高反兴奋剂工作的整体效果。
41、系统维护与升级：
42、定期对系统进行维护，确保其稳定运行；根据用户反馈和技术发展，对系统进行升级，增加新功能和改进用户体验。
43、一种基于数据分析的兴奋剂追踪检查系统的使用方法，包括以下步骤：
44、s1：首先，通过数据端模块和数据采集模块收集与运动员和相关赛事相关的数据，这些数据可能包括运动员的个人资料、历史赛事成绩、训练情况、药品使用记录等，还需要收集赛事相关信息，如赛事日程、参赛队伍；对收集到的数据通过数据清洗和特征选择模块进行清洗和预处理，以便后续分析，这包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据格式；根据追踪检查的需求，从原始数据中提取有用的特征，这些特征可能包括运动员的年龄、体重、身高、历史兴奋剂违规记录；
45、s2：根据采集的数据建立模型，使用机器学习算法或统计方法建立兴奋剂追踪检查模型，这可以通过训练数据集来完成，数据集中的样本包括正常运动员和违规运动员的数据，评估建立的模型的性能，通过交叉验证等方法检验模型的准确性、召回率等指标，根据评估结果，对模型进行调整和优化；
46、s3：在实际应用中，使用建立的模型对运动员进行兴奋剂追踪检查，同通过预设数值检测模块预设数值和运动员的整体数据进行对比，同时根据模型的预测结果，配合兴奋剂使用识别模块可以对单体和群体进行检测，对高风险运动员进行重点监控，对检查结果进行分析，包括阳性案例、阴性案例等，将分析结果反馈给相关部门，以便采取相应措施，同同时通过显示模块进行数据显示，随着新数据的不断积累，需要定期对模型进行更新和优化，以提高检查的准确性和效果，从而完成运动员在参赛过程中整体数据、历史数据和平均数据进行比对，快速通过系统对参赛人员是否服用兴奋剂做出预警。
47、本发明的有益效果：
48、本发明所述的一种基于数据分析的兴奋剂追踪检查方法和系统，提高兴奋剂检测的准确性，基于数据分析的系统能够提前预测潜在的兴奋剂违规行为，提高检测的准确性，实时监控运动员状态，系统可以实时收集并分析运动员的各项数据，有助于及时发现异常情况，为运动员提供个性化训练和康复建议，降低检测成本，相较于传统实验室检测，基于数据分析的系统可以减少实验室检测的次数，从而降低检测成本，通过对运动员进行实时监控，使其更加自觉地遵守反兴奋剂规定，维护体育竞赛的公平性。
49、未来发展方向和挑战