睡眠质量特征分析数据集SleepQualityFeatureAnalysisDataset-lehien2818
数据来源：互联网公开数据
标签：睡眠监测, 睡眠分析, 生物特征, 健康数据, 数据挖掘, 机器学习, 时间序列分析, 睡眠时长
数据概述：
该数据集包含来自睡眠监测设备或调查问卷的睡眠特征数据，记录了用户的睡眠相关指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内收集的睡眠特征快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析不同人群的睡眠模式。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如：id（用户唯一标识），length（睡眠总时长），day（睡眠日期），sleep_measurement_count（睡眠测量次数），sleep_length_mean（平均睡眠时长），sleep_length_std（睡眠时长标准差），sleep_start_mean（平均入睡时间），sleep_start_std（入睡时间标准差），sleep_end_mean（平均起床时间），sleep_end_std（起床时间标准差），sleep_enmo_mean_mean（平均ENMO均值），sleep_enmo_mean_std（ENMO均值标准差），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（光照均值标准差），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，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于睡眠监测设备或问卷调查，已进行初步的数据整理和特征提取。
该数据集适合用于睡眠模式研究、睡眠质量评估以及相关健康问题的分析。
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，例如睡眠模式识别、睡眠障碍诊断、睡眠与健康关系的研究。
行业应用：可以为健康科技行业提供数据支持，特别是在智能睡眠监测设备、睡眠质量评估App等产品的开发和优化方面。
决策支持：支持健康管理和个性化健康方案的制定，帮助用户改善睡眠质量。
教育和培训：作为生物医学、数据科学等相关课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员理解和应用睡眠数据。
此数据集特别适合用于探索睡眠特征之间的关系，预测睡眠质量，并为改善睡眠提供数据支持。
