睡眠数据分析特征数据集SleepDataAnalysisFeatureDataset-linhdanh
数据来源：互联网公开数据
标签：睡眠分析, 生物医学, 睡眠质量, 穿戴设备, 健康监测, 数据挖掘, 时序分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自穿戴设备收集的睡眠特征数据，用于分析个体的睡眠模式和睡眠质量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从"day"字段推测可能为多天数据。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的睡眠研究。
数据维度：数据集包含多个特征，如id（用户标识）、length（睡眠总时长）、day（睡眠天数）、sleep_measurement_count（睡眠测量次数）、sleep_length_mean（睡眠时长均值）、sleep_length_std（睡眠时长标准差）、sleep_start_mean（入睡时间均值）、sleep_start_std（入睡时间标准差）、sleep_end_mean（起床时间均值）、sleep_end_std（起床时间标准差）、sleep_enmo_mean_mean（平均ENMO均值）、sleep_enmo_mean_std（平均ENMO标准差）、sleep_enmo_std_mean（ENMO标准差均值）、sleep_enmo_std_std（ENMO标准差标准差）、sleep_light_mean_mean（平均光照均值）、sleep_light_mean_std（平均光照标准差）、sleep_light_std_mean（光照标准差均值）、sleep_light_std_std（光照标准差标准差）。
数据格式：CSV格式，文件名为sleep_features.csv，适用于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于穿戴设备，已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于睡眠模式分析、睡眠质量评估和健康监测等领域的研究。
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：适用于睡眠医学、生物医学工程等领域的学术研究，如睡眠模式识别、睡眠与健康关系研究等。
行业应用：可以为健康管理公司、智能穿戴设备制造商提供数据支持，特别是在个性化睡眠建议、睡眠障碍诊断等方面。
决策支持：支持健康管理方案的制定和优化，帮助用户改善睡眠质量。
教育和培训：作为生物医学工程、数据科学等课程的实训材料，帮助学生理解睡眠数据分析。
此数据集特别适合用于探索睡眠特征与健康状况之间的关系，帮助用户进行睡眠质量评估和改善。
