谷歌毕业项目Belebeart健身追踪数据集GoogleCapstoneBellabeatFitnessTrackingDataset-weerasakduangdara
数据来源：互联网公开数据
标签：健身追踪，数据集，健康监测，可穿戴设备，数据分析，生活方式，机器学习，用户体验
数据概述： 该数据集来自谷歌毕业项目与Belebeart公司的合作，记录了用户使用可穿戴健身设备追踪的健康和活动数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2018年。
地理范围：数据覆盖了多个国家的Belebeart用户群体，主要集中在城市和发达地区。
数据维度：数据集包括用户的活动追踪数据，涵盖步数，卡路里消耗，心率，睡眠质量，运动类型，活动时长等变量。还包括用户设备使用习惯和用户反馈信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Belebeart可穿戴设备的公开用户数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于健康监测，生活方式分析及机器学习等领域，特别是在健身行为研究，健康习惯分析及可穿戴设备优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于健康行为研究，生活方式分析及可穿戴设备用户体验研究，如用户活动模式分析，健康习惯养成研究等。
行业应用：可以为健身行业，健康监测行业提供数据支持，特别是在健身计划制定，健康监测服务优化等方面。
决策支持：支持健康监测产品的设计和改进，帮助相关领域制定更好的用户引导策略和产品设计。
教育和培训：作为健康科学，数据科学及用户体验课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解健康数据分析，用户行为模式及可穿戴设备设计。
此数据集特别适合用于探索用户健身行为的规律与趋势，帮助用户实现健康习惯的养成，健身效果的提升和可穿戴设备的优化，为健康监测和健身行业提供数据支持。
