健身活动与睡眠健康数据分析数据集FitnessActivityandSleepHealthDataAnalysis-selamawitbahrye
数据来源：互联网公开数据
标签：健康数据, 健身追踪, 睡眠分析, 日常活动, 卡路里消耗, 步数统计, 身体指标, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自健身追踪设备的数据，记录了个人的日常活动、睡眠模式、卡路里消耗和身体指标信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2016年4月12日开始。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为使用健身追踪设备的用户数据。
数据维度：
dailyActivity_merged.csv: 包含每日活动总步数、总距离、各活动强度下的距离和时长、卡路里消耗等信息。
dailyCalories_merged.csv: 包含每日卡路里消耗信息。
dailyIntensities_merged.csv: 包含每日活动强度信息。
dailySteps_merged.csv: 包含每日步数信息。
SleepDay_mergedNew.csv: 包含睡眠时长、睡眠记录数等睡眠相关信息。
weightLogInfo_merged.csv: 包含体重、BMI等身体指标信息。
merged_data_r.csv: 包含合并后的活动和身体指标数据。
数据格式：CSV格式，包含多个独立文件，每个文件对应不同的数据维度，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于健身追踪设备，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于健康管理、行为分析和数据建模等方面的研究。
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：适用于健康行为、睡眠质量、运动对健康影响等方面的学术研究，如活动水平与睡眠质量的关系、卡路里消耗与体重变化的关系等。
行业应用：可以为健康管理平台、健身App、健康保险公司提供数据支持，特别是在个性化健康建议、运动方案推荐、健康风险评估等方面。
决策支持：支持个人健康管理决策，例如优化运动计划、改善睡眠习惯等。
教育和培训：作为健康数据分析、数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解健康数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索日常活动、睡眠与身体指标之间的关系，帮助用户实现健康管理目标，提升生活质量。
