个人健康与生活方式数据PersonalHealthandLifestyleData-krishna1502
数据来源：互联网公开数据
标签：健康数据, 睡眠质量, 运动步数, 情绪状态, 生理指标, 行为分析, 日常活动, 机器学习
数据概述：
该数据集包含个人健康与生活方式相关的数据，记录了用户在一段时间内的生理指标、睡眠、运动、情绪以及工作生活习惯等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年1月1日至截断日。
地理范围：数据未标注具体地理位置，但可以推断为个人生活场景。
数据维度：数据集包括日期（date）、平均心率（heart_rate_avg）、睡眠时长（sleep_duration_hours）、睡眠质量（sleep_quality）、步数（steps）、卡路里消耗（calories_burned）、反应时间（reaction_time_ms）、认知表现得分（cognitive_performance_score）、运动时长（physical_activity_duration_hours）、疲劳程度（fatigue_level）、情绪水平（mood_level）、感知睡眠质量（perceived_sleep_quality）、工作时长（workload_hours）、休息时长（breaks_duration_hours）、光照强度（lighting_level_lux）和噪音水平（noise_level_db）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为health-data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于个人健康追踪记录，已进行标准化。
该数据集适合用于健康管理、行为分析、睡眠研究和生活方式干预等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于健康科学、行为心理学等领域的学术研究，如睡眠质量与情绪关联性分析、生活方式对认知能力的影响研究。
行业应用：可以为健康管理平台、智能穿戴设备提供数据支持，特别是在个性化健康建议、睡眠质量评估、活动推荐等方面。
决策支持：支持个人健康管理决策和生活方式优化，帮助用户改善睡眠、提高运动效率、调整工作与休息时间。
教育和培训：作为健康管理、数据分析等相关课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员深入理解个人健康数据分析。
此数据集特别适合用于探索个人健康与生活方式之间的相互关系，帮助用户实现健康目标、优化生活质量。
