用户健康活动与睡眠数据分析数据集UserHealthActivityandSleepDataAnalysis-ironjim
数据来源：互联网公开数据
标签：健康数据, 健身追踪, 睡眠分析, 日常活动, 数据挖掘, 行为分析, 运动健康, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Fitbit设备的用户健康活动与睡眠数据，记录了用户的日常活动量和睡眠模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年4月12日至2016年5月12日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为Fitbit用户群体。
数据维度：数据集包括两类核心数据：
每日活动数据（dailyActivity_merged.csv）：包含用户ID、活动日期、总步数、总距离、不同强度活动时长（非常活跃、中等活跃、轻微活跃、久坐不动）以及消耗的卡路里等指标。
睡眠数据（sleepDay_merged.csv）：包含用户ID、睡眠日期、总睡眠记录次数、总睡眠时长以及卧床总时长等指标。
数据格式：CSV格式，包含dailyActivity_merged.csv和sleepDay_merged.csv两个文件，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Fitbit用户活动数据，已进行合并处理。
该数据集适合用于行为分析、健康管理和数据挖掘等领域的研究。
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：适用于健康行为学、睡眠医学等领域的研究，如分析活动量与睡眠质量的关系、探索用户健康行为模式等。
行业应用：可以为健康管理平台、健身App等提供数据支持，特别是在个性化健康建议、睡眠质量评估、活动目标设定等方面。
决策支持：支持健康领域的决策制定，例如制定健康干预措施、优化健身计划等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，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活动量、睡眠模式与健康状况之间的关系，帮助用户实现优化健康行为、提升生活质量的目标。
