健身活动用户行为数据分析数据集FitnessActivityUserBehaviorData-jiaxiang96
数据来源：互联网公开数据
标签：健身追踪, 用户行为分析, 步数统计, 运动距离, 活跃时间, 卡路里消耗, 健康数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自健身追踪设备的用户每日活动数据，记录了用户的运动步数、运动距离、活跃时间、卡路里消耗等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但包含日期字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确地理范围，但可用于分析不同用户群体的活动模式。
数据维度：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）、非常活跃距离（VeryActiveDistance）、适度活跃距离（ModeratelyActiveDistance）、轻微活跃距离（LightActiveDistance）、久坐活跃距离（SedentaryActiveDistance）、非常活跃分钟数（VeryActiveMinutes）、适度活跃分钟数（FairlyActiveMinutes）、轻微活跃分钟数（LightlyActiveMinutes）、久坐分钟数（SedentaryMinutes）、卡路里消耗（Calories）等。
数据格式：CSV格式，文件名为daily_activity_cleancsv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于健身追踪设备，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于健康管理、运动分析和用户行为研究。
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：适用于健康管理、运动科学和数据挖掘领域的学术研究，如活动量与卡路里消耗的关系分析、用户活跃度预测等。
行业应用：可以为健身行业、健康管理平台提供数据支持，特别是在个性化运动方案推荐、用户行为分析等方面。
决策支持：支持健身设备制造商改进产品设计、优化用户体验，以及为健康管理机构提供数据支持。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和健康管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户运动行为。
此数据集特别适合用于探索用户运动习惯与健康状况之间的关系，帮助用户实现个性化健康管理目标。
