用户健康行为数据分析数据集UserHealthBehaviorDataAnalysis-putukanand
数据来源：互联网公开数据
标签：健康数据, 运动追踪, 睡眠分析, 卡路里消耗, 日常活动, 行为分析, 数据挖掘, 健身追踪
数据概述：
该数据集包含来自健身追踪设备的用户健康行为数据，记录了用户的日常活动、睡眠情况、卡路里消耗和体重信息。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行为记录。
地理范围：数据未限定地理位置，可视为全球范围内的用户行为数据。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，涵盖了用户ID、活动日期、总步数、总距离、追踪距离、活动距离、活跃分钟数、久坐分钟数、卡路里消耗、睡眠时长、睡眠质量、体重记录等多个维度的数据。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便数据分析和处理。具体包括：
dailyActivity_merged.csv：记录了用户的每日活动数据，包括步数、距离、卡路里消耗等。
sleepDay_merged.csv：记录了用户的睡眠数据，包括睡眠时长、睡眠质量等。
dailyCalories_merged.csv：记录了用户的每日卡路里消耗数据。
weightLogInfo_merged.csv：记录了用户的体重记录，包括体重、体脂率等。
来源信息：数据来源于健身追踪设备用户，数据已进行匿名化处理。
该数据集适合用于健康行为分析、活动量评估、睡眠质量分析、卡路里消耗分析等领域的研究。
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：适用于健康科学、运动科学、行为科学等领域的学术研究，如用户活动模式分析、睡眠与活动的关系研究、卡路里消耗与活动量的关系研究等。
行业应用：可以为健康管理平台、健身App、可穿戴设备制造商等提供数据支持，特别是在个性化健康建议、活动量评估、睡眠质量监测等方面。
决策支持：支持健康管理领域的决策制定，如制定个性化运动计划、改善睡眠质量、优化卡路里摄入等。
教育和培训：作为健康管理、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户健康行为。
此数据集特别适合用于探索用户健康行为的规律与趋势，帮助用户实现健康目标，如改善生活方式、提升健康水平等。
