用户健康与活动追踪数据集UserHealth-ActivityTrackingDataset-ylenialongo
数据来源：互联网公开数据
标签：健康追踪, 运动数据, 步数, 卡路里, 心率, 睡眠, 活动强度, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Fitabase平台的用户健康与活动追踪数据，记录了用户在特定时间段内的活动、睡眠、心率等生理指标。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，但可推断为Fitabase平台的用户数据，具有全球普适性。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了每日活动、每日卡路里消耗、每日活动强度、每日步数、每秒心率、每小时卡路里消耗、每小时活动强度、每小时步数、分钟活动强度、分钟代谢当量（METs）、分钟睡眠、分钟卡路里消耗等多个维度的数据。关键字段包括用户ID（Id）、活动日期（ActivityDate或SleepDay）、活动时间（ActivityHour或Time）、步数（StepTotal）、卡路里消耗（Calories）、活动强度（Intensity）、睡眠时长（TotalMinutesAsleep）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。数据经过合并和预处理，包含合并后的merged数据文件。
来源信息：数据来源于Fitabase平台，原始数据经过处理，以方便进行分析和建模。
该数据集适合用于健康与健身领域的研究，以及用户行为分析、健康趋势预测等。
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：适用于健康行为分析、运动生理学、睡眠质量研究等领域的学术研究，如用户活动模式分析、卡路里消耗与步数关系研究、睡眠与活动关联性分析等。
行业应用：可以为健康科技公司、健身App、可穿戴设备厂商提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化健康建议、产品优化等方面。
决策支持：支持健康管理平台的决策制定，例如制定个性化运动计划、优化健康干预策略等。
教育和培训：作为数据分析、统计学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解健康数据分析方法，进行数据可视化和建模。
此数据集特别适合用于探索用户日常活动、睡眠模式与生理指标之间的关系，帮助用户实现健康管理目标，提升健康水平。
