骑行运动生理与环境监测数据集CyclingExercisePhysiologyandEnvironmentMonitoringDataset-nimaabdpoor
数据来源：互联网公开数据
标签：骑行, 运动生理学, 环境监测, 功率, 心率, 速度, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含骑行运动过程中收集的生理指标与环境参数，记录了骑行者的运动状态与环境条件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为单次或多次骑行活动的快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含海拔、坡度等信息，推测为户外骑行环境。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括：功率(瓦特)、距离(米)、心率(每分钟心跳数)、速度(米/秒)、风速(米/秒)、踏频(转/秒)、海拔(米)、坡度(%)、温度(摄氏度)以及聚类标签。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便数据导入、分析和可视化。
该数据集适合用于运动生理学研究、骑行表现分析、环境因素对运动的影响分析以及相关模型的构建。
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：适用于运动生理学、生物力学、环境科学等领域的学术研究，例如骑行效率分析、心率与功率关系研究、环境因素对运动表现的影响评估等。
行业应用：可以为运动装备、智能自行车、健身App等行业提供数据支持，特别是在个性化运动方案推荐、骑行表现评估、环境适应性分析等方面。
决策支持：支持运动员的训练计划制定与优化，以及运动装备的设计和改进。
教育和培训：作为运动科学、数据分析等课程的教学案例，帮助学生理解运动生理学原理，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索骑行运动中生理指标与环境因素的相互作用，帮助用户实现对骑行表现的深入分析，并优化训练策略。
