本地部署运动数据管理和分析系统，涉及四个核心步骤：$\text{Fit}$ 数据导入、Access 数据库搭建（设计 $\text{Activities}$ 和 $\text{TrackPoints}$ 表）、$\text{Power BI}$ 可视化开发（通过 $\text{ODBC}$ 连接，创建心率、配速看板及 $\text{DAX}$ 训练负荷分析），以及 $\text{DeepSeek}$ $\text{AI}$ 模型集成（本地部署 $\text{DeepSeek-7B}$ 模型，使用 $\text{Python}$ 和 $\text{PyODBC}$ 提取数据并生成自然语言分析建议）。为保证性能，数据量较大时建议考虑迁移至 $\text{SQLite}$ 或 $\text{PostgreSQL}$；集成 $\text{DeepSeek}$ 需至少 $\text{15GB}$ 内存。

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实现运动数据的本地化管理，推荐采用开源工具容器化部署的自动化方案。核心技术栈包括：使用 $\text{Python}$ ($\text{fitparse}$ 库) 解析 .FIT/`.GPX}$ 文件；选择 $\text{SQLite}$（轻量级）或 $\text{PostgreSQL}$（高阶分析）作为数据库；最后通过 $\text{Grafana}$ 部署专业级时序数据仪表盘进行可视化分析，或使用 $\text{Jupyter Notebook}$ 进行 $\text{Pandas}$ 训练负荷计算。推荐使用 $\text{Docker}$ 一键部署 $\text{PostgreSQL} + \text{Grafana}$ 自动化工作流。进阶可使用 $\text{SQLCipher}$ 对数据库进行加密以强化隐私。

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