| Form of studies |
Professional Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Fitnesa treniņu datu apkopošanas un analīzes sistēmas izstrāde |
| Title in English |
Fitness training data collection and analysis system development |
| Department |
Dabas un inženierzinātņu centrs |
| Scientific advisor |
Anita Jansone |
| Reviewer |
Inta Znotiņa |
| Abstract |
Darba autors: Renārs Ričards Hartmanis
Darba tēma: Fitnesa treniņu datu apkopošanas un analīzes sistēmas izstrāde
Darba veids: Bakalaura darbs
Studiju programma: Informācijas tehnoloģijas
Darba zinātniskais vadītājs: Dr.sc.comp.prof. Anita Jansone
Darba apjoms: 73 lappaspuses, 19 attēli un 7 tabulas
Atslēgas vārdi: Fitness, datu analīze, informācijas sistēma, datu apkopošana, sports,
programmatūras izstrāde, datu bāzes, tīmekļa lietotne, mākslīgais intelekts,
vizualizācija, datu kvalitāte, treniņu plānošana, lietotāja saskarne, datu validācija.
Pētījuma mērķis: Izstrādāt fitnesa treniņu datu apkopošanas un analīzes sistēmu, un
izpētīt, kā ievadīto datu kvalitāte ietekmē sistēmas analīzi un sniegtos ieteikumus.
Darba saturs: Darbs sastāv no ievada un 5 daļām, rezultātiem, secinājumiem,
priekšlikumiem, literatūras saraksta un pielikumiem. Ievadā tiek pamatota tēmas
aktualitāte, formulēts darba mērķis, pētījuma jautājums un izmantotās metodes.
Pirmajā daļā tiek apskatīti spēka treniņu slodzes mērīšanas principi, progresīvās
pārslodzes princips, progresa novērtēšana un atjaunošanās nozīme treniņu procesā.
Otrajā daļā tiek tiek veikts tehnoloģisko risinājumu pārskats un esošo fitnesa lietotņu
salīdzinājums. Trešajā daļā tiek apskatīt izveidotās sistēmas realizācija, tajā ietverot
izmantotās tehnoloģijas, datu bāzes struktūru, galveno algoritmu realizāciju, datu
kvalitātes kontroles mehānismus, lietotāju lomu sistēmu un lietotāja saskarni. Darba
ceturtajā nodaļā tiek veikts sistēmas testēšanas kopsavilkums. Darba piektajā daļā tiek
analizēta datu kvalitātes ietekme uz sistēmas darbību modelējot četrus datu kvalitātes
dimensiju pārkāpumu scenārijus un veicot interviju ar nozares profesionāli. Darba
beigās tiek apkopoti rezultāti un tiek izdarīti secinājumi un priekšlikumi.
Pētījuma metodes: Zinātniskās literatūras analīze, dokumentu analīze, datu analīze,
intervija, esošo tehnoloģisko risinājumu salīdzinošā analīze, datu dimensijas
pārkāpumu analīze
Darba rezultāti: Pētījuma ietvaros ir veiksmīgi izstrādāta sistēma, kas, izmantojot
mākslīgo intelektu, apstrādā lietotāja ievaddatus, nodrošina treniņu progresa
vizualizāciju un novērtējumu, kā arī sniedz lietotājam loģiski strukturētu un saprotamu
atgriezenisko saiti.
Darba izmantojamība: Izveidotā sistēma var tikt izmantota individuālu treniņu
uzskaitei, lietotāju progresa vizualizācijai un fiziskās slodzes novērtēšanai. Sistēma
nodrošina iespēju strukturēti analizēt treniņu datus un pārskatāmā veidā attēlot to
rezultātus, tādejādi veicinot lietotāju izpratni par savu fizisko sagatavotību. |
| Keywords |
Fitness, datu analīze, informācijas sistēma, datu apkopošana, sports, programmatūras izstrāde, datu bāzes, tīmekļa lietotne, mākslīgais intelekts, vizualizācija, datu kvalitāte, treniņu plānošana, lietotāja saskarne, datu validācija |
| Keywords in English |
Fitness, data analysis, information system, data collection, sports, software development, databases, web application, artificial intelligence, visualization, data quality, training planning, user interface, data validation |
| Language |
lv |
| Year |
2026 |
| Date and time of uploading |
24.05.2026 22:23:52 |
