健康追踪用户活动数据集HealthTrackingUserActivityDataset-edergomesj
数据来源：互联网公开数据
标签：健康追踪, 健身数据, 用户行为, 运动分析, 步数统计, 卡路里消耗, 睡眠分析, 权重记录
数据概述：
该数据集包含来自Fitabase平台的用户活动数据，记录了用户在2016年4月12日至5月12日期间的活动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年4月12日至2016年5月12日。
地理范围：数据未明确标示地理位置，但可推测为Fitabase平台用户数据，可能来自全球范围。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了用户的日常活动、睡眠、卡路里消耗、步数、体重记录和活动强度。主要数据项包括：用户ID（Id）、活动日期（ActivityDate）、总步数（TotalSteps）、总距离（TotalDistance）、追踪距离（TrackerDistance）、记录活动距离（LoggedActivitiesDistance）、各活动强度对应的距离和分钟数（VeryActiveDistance, ModeratelyActiveDistance, LightActiveDistance, SedentaryActiveDistance, VeryActiveMinutes, FairlyActiveMinutes, LightlyActiveMinutes, SedentaryMinutes）、卡路里消耗（Calories）等。
数据格式：CSV格式，包含dailyActivity_merged.csv、sleepDay_merged.csv、dailyCalories_merged.csv、dailySteps_merged.csv、weightLogInfo_merged.csv、dailyIntensities_merged.csv等文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Fitabase平台，已经过初步处理。
该数据集适合用于健康与健身领域的研究，以及用户行为分析和数据建模。
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、运动生理学、行为心理学等领域的学术研究，例如分析不同活动水平对健康的影响、睡眠质量与活动量的关系等。
行业应用：可以为健身APP、健康管理平台、可穿戴设备公司等提供数据支持，用于用户行为分析、个性化推荐、健康数据可视化等。
决策支持：支持健康管理机构和医疗保健提供者进行数据驱动的决策，例如制定个性化的健康计划、评估干预措施的效果等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、健康管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉健康数据分析流程，掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于探索用户活动与健康指标之间的关系，帮助用户优化健康管理策略，提升健康水平。
