用户健康活动监测数据集UserHealthActivityMonitoringDataset-andrewgaso
数据来源：互联网公开数据
标签：健康数据, 健身追踪, 运动分析, 睡眠监测, 卡路里消耗, 活动强度, 数据分析, 行为模式
数据概述：
该数据集包含来自可穿戴设备的用户健康活动数据，记录了用户的日常活动、睡眠模式、卡路里消耗以及身体指标等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作一段时间内的用户活动记录。
地理范围：数据未限定地理位置，可能来自全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：
每日活动数据：包含用户ID、日期、总步数、总距离、追踪距离、记录活动距离、各活动强度下的距离（非常活跃、适度活跃、轻度活跃、久坐不动）、各活动强度下的分钟数（非常活跃、适度活跃、轻度活跃、久坐不动）、卡路里消耗等。
睡眠数据：用户ID、日期、睡眠时长、睡眠质量等。
卡路里数据：用户ID、日期、卡路里消耗。
每日步数数据：用户ID、日期、步数。
体重记录数据：用户ID、日期、体重、体脂率等。
每日活动强度数据：用户ID、日期、各种活动强度下的分钟数。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如dailyActivity_merged.csv、sleepDay_merged.csv等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于用户使用可穿戴设备记录的健康数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于健康行为分析、活动模式研究以及个性化健康管理等领域。
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：适用于健康科学、行为心理学、数据挖掘等领域的学术研究，如活动与睡眠对健康的影响、不同人群的活动模式分析等。
行业应用：为健康管理平台、健身App、可穿戴设备制造商提供数据支持，特别是在个性化健康建议、运动处方制定、用户行为分析等方面。
决策支持：支持医疗健康领域的决策制定，如疾病预防、健康干预策略优化等。
教育和培训：作为数据科学、健康管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解健康数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户健康行为的规律与趋势，帮助用户实现健康管理目标，如改善睡眠质量、提高运动效率等。
