健身训练记录与力量发展数据集-2021年至今-joep89
数据来源：互联网公开数据
标签：健身,力量训练,StrongApp,PPL,训练计划,举重,数据分析,运动科学,健身数据,力量增长
数据概述：
本数据集包含了近三年（截至目前）的健身训练记录，数据来源于Strong应用程序的导出。数据详细记录了几乎所有在健身房进行的训练动作，涵盖了推、拉、腿等多种训练类型，记录了各种训练动作的重量、组数和次数。数据记录的时间跨度长，涵盖了各种训练强度和训练计划的变化。
数据记录的单位为磅。训练计划通常遵循推-拉-腿-休息的循环模式（PPL），但训练顺序可能有所变化。训练状态会受到多种因素影响，如健康状况、工作压力、睡眠质量等。
对于自重训练动作（如引体向上、双杠臂屈伸等），考虑到体重因素，数据中的重量为额外增加的重量。例如，记录为“70”则代表总负重为290磅（220磅体重+70磅额外重量）。哑铃类训练动作的重量为两只哑铃的总重量。
数据中可能存在不同命名的相同训练动作，例如“侧平举 (哑铃)”和“侧平举 (哑铃)”指的是相同的动作。
为了便于分析，数据中提供了估算单次最大重量（One-Rep-Max，简称1RM）的公式：
MAX = WEIGHT /(1.0278 - 0.0278*reps)
此公式可以用于比较不同时间、不同重复次数下同一动作的力量水平。
需要注意的是，并非每次训练都会竭尽全力。训练强度会受到疲劳程度、训练计划、恢复计划等因素的影响。
数据中可能存在少量录入错误，例如出现极高重量的记录。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析场景，包括：
* 力量发展趋势分析：分析不同训练动作的力量增长情况，评估训练效果。
* 训练计划优化：研究不同训练计划对力量发展的影响，优化训练方案。
* 运动表现预测：通过分析历史数据，预测未来的力量表现。
* 个体化训练方案制定：根据个人数据，制定个性化的训练计划。
* 健身数据研究：为健身领域的学术研究提供数据支持。
* 健康管理：追踪个人健身数据，辅助健康管理。
