用户行为与健康数据分析数据集UserBehaviorandHealthDataAnalysis-kellyslx
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 健康数据, 移动健康, 行为分析, 环境感知, 机器学习, 数据挖掘, 传感器数据
数据概述：
该数据集包含来自移动设备的用户行为与健康相关数据，记录了参与者的活动、环境感知、生理指标等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但从时间戳字段推测，数据包含了时间序列信息。
地理范围：数据未限定地理范围，但包含了位置信息，可用于分析用户行为与地理位置的关系。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：用户标识（id_participant）、活动类别（activity-category）、是否独处（alone）、身体质量（body_mass）、耳机使用情况（earphones）、心率（heart_rate）、位置信息（latitude, longitude, location）、噪声水平（noise）、声音压力（sound_pressure）、体温（thermal）、偏好设置（preference）等。
数据格式：CSV格式，文件名类似“coziedatafiltered251(1-10)entries.csv”，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于移动设备传感器，记录了用户在日常生活中的活动、环境和生理指标等。该数据集适合用于用户行为分析、健康状况评估等研究。
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：适用于移动健康、行为分析、环境感知等领域的学术研究，如用户活动识别、环境对健康的影响、个性化健康推荐等。
行业应用：可以为健康管理、智能穿戴设备、智能家居等行业提供数据支持，特别是在用户行为分析、健康风险评估、个性化服务等方面。
决策支持：支持健康管理平台的决策制定，例如基于用户行为和环境因素的健康建议和风险预警。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、移动健康等课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与健康之间的关系，分析环境因素对健康的影响，并构建个性化的健康管理模型，帮助用户实现健康目标。
