健身活动与睡眠健康数据集FitnessActivityandSleepHealthDataset-rounaksaha96
数据来源：互联网公开数据
标签：健康, 健身, 睡眠, 步数, 卡路里, 活动强度, 个人健康, 可穿戴设备
数据概述：
该数据集包含来自可穿戴设备的数据，记录了用户的健身活动与睡眠信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户在2016年4月12日至2016年5月12日期间的活动和睡眠数据。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可推断为使用可穿戴设备的个人用户数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了以下关键指标：每日总步数、总距离、活动距离、活动时长（非常活跃、适度活跃、轻度活跃、久坐不动）、卡路里消耗、睡眠时长、睡眠质量、体重、BMI等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，每个文件对应不同的数据维度，方便用户进行多角度分析。具体包括dailyActivity_merged.csv、sleepDay_merged.csv、dailyCalories_merged.csv、dailySteps_merged.csv、weightLogInfo_merged.csv和dailyIntensities_merged.csv。
来源信息：数据来源于可穿戴设备，并经过了合并处理，方便进行综合分析。
该数据集适合用于健康管理、健身追踪、睡眠分析和个人健康行为研究。
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：适用于健康科学、运动科学、睡眠医学等领域的学术研究，如活动水平与卡路里消耗的关系、睡眠模式对健康的影响、体重管理与活动量的关联等。
行业应用：可以为健康管理平台、健身App、健康监测设备等提供数据支持，特别是在个性化健康建议、活动目标设定、睡眠质量评估等方面。
决策支持：支持健康相关的决策制定，例如优化健身计划、改善睡眠习惯、制定更有效的健康干预措施。
教育和培训：作为健康管理、数据分析、生物统计学等课程的辅助材料，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健身活动、睡眠质量、体重变化之间的相互关系，帮助用户实现健康管理目标，例如改善生活方式、提高健康水平。
