行走活动用户识别数据集WalkingActivityUserIdentificationDataset-piecurus
数据来源：互联网公开数据
标签：用户识别，行走活动，数据集，机器学习，生物特征识别，健康监测，移动数据分析，智能可穿戴设备
数据概述： 该数据集包含来自不同用户行走活动的记录，用于用户身份识别。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2012年到2013年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的用户，主要来自可穿戴设备和智能手机的记录。
数据维度：数据集包括行走活动的加速度，陀螺仪数据，以及用户基本信息如年龄，性别，身高和体重等。还包括行走活动的持续时间和步数等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个研究机构和可穿戴设备公司的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于用户身份识别，生物特征识别，健康监测和移动数据分析等领域的研究和应用，特别是在基于行走活动的个性化服务和安全监控等方面具有重要应用价值。
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：适用于用户身份识别，行走活动特征分析等研究，如不同用户行走模式的差异分析，健康状态监测等。
行业应用：可以为智能可穿戴设备，健康监测设备等提供数据支持，特别是在个性化服务和健康监测方面。
决策支持：支持用户行为分析，健康状态监测和个性化服务的优化，帮助相关机构制定更好的服务策略。
教育和培训：作为生物特征识别，健康监测及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解行走活动特征分析，用户识别等技术。
此数据集特别适合用于探索基于行走活动的用户识别规律与健康监测，帮助用户实现个性化服务和健康状态监测，提高用户体验和健康管理水平。
