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健身手表(Fitness Watch)数据分析涉及分析健身可穿戴设备或智能手表收集的数据，以深入了解用户的健康和活动模式。这些设备可以跟踪所走的步数、消耗的能量、步行速度等指标。本文将带您完成使用Python进行Fitness Watch数据分析的任务。
Fitness Watch数据分析是健康和保健领域企业的重要工具。通过分析健身可穿戴设备的用户数据，公司可以了解用户行为，提供个性化的解决方案，并有助于改善用户的整体健康和福祉。
下面是我们在处理健身手表数据分析问题时可以遵循的过程：
-
从健身手表收集数据，确保数据准确可靠。
-
执行EDA以获得对数据的初步了解。
-
从原始数据中创建可能提供更有意义的见解的新功能。
-
创建数据的可视化表示，以有效地传达见解。
-
根据时间间隔或健身指标水平对用户的活动进行分段，并分析其表现。
因此，该过程始于从健身手表收集数据。每款健身手表都可与智能手机上的应用程序配合使用。您可以从智能手机上的该应用程序收集数据。例如，这里用的是从苹果的健康应用程序收集了的一个健身手表的数据。
使用Python进行分析
现在，让我们通过导入必要的Python库和数据集来开始Fitness Watch数据分析的任务：
1import pandas as pd
2import plotly.io as pio
3import plotly.graph_objects as go
4pio.templates.default = "plotly_white"
5import plotly.express as px
6
7data = pd.read_csv("Apple-Fitness-Data.csv")
8print(data.head()) 输出
1 Date Time Step Count Distance Energy Burned \ 20 2023-03-21 16:01:23 46 0.02543 14.620 31 2023-03-21 16:18:37 645 0.40041 14.722 42 2023-03-21 16:31:38 14 0.00996 14.603 53 2023-03-21 16:45:37 13 0.00901 14.811 64 2023-03-21 17:10:30 17 0.00904 15.153 7 8 Flights Climbed Walking Double Support Percentage Walking Speed 90 3 0.304 3.060
101 3 0.309 3.852
112 4 0.278 3.996
123 3 0.278 5.040
134 3 0.281 5.184
让我们看看这个数据是否包含任何null值：
1print(data.isnull().sum()) 输出
1Date 0
2Time 0
3Step Count 0
4Distance 0
5Energy Burned 0
6Flights Climbed 0
7Walking Double Support Percentage 0
8Walking Speed 0
9dtype: int64 因此，数据没有任何空值。让我们进一步分析步数随时间的变化：
1# Step Count Over Time
2fig1 = px.line(data, x="Time",
3 y="Step Count",
4 title="Step Count Over Time")
5fig1.show() 
现在，让我们来看看随着时间的推移所覆盖的距离：
1# Distance Covered Over Time
2fig2 = px.line(data, x="Time",
3 y="Distance",
4 title="Distance Covered Over Time")
5fig2.show() 
现在，让我们来看看能量随着时间推移的消耗：
1# Energy Burned Over Time
2fig3 = px.line(data, x="Time",
3 y="Energy Burned",
4 title="Energy Burned Over Time")
5fig3.show() 现在，让我们来看看步行速度随着时间的推移：
1# Walking Speed Over Time
2fig4 = px.line(data, x="Time",
3 y="Walking Speed",
4 title="Walking Speed Over Time")
5fig4.show() 
现在，让我们计算并查看每天的平均步数：
1# Calculate Average Step Count per Day
2average_step_count_per_day = data.groupby("Date")["Step Count"].mean().reset_index()
3
4fig5 = px.bar(average_step_count_per_day, x="Date",
5 y="Step Count",
6 title="Average Step Count per Day")
7fig5.update_xaxes(type='category')
8fig5.show() 输出
现在，让我们来看看步行效率：
1# Calculate Walking Efficiency
2data["Walking Efficiency"] = data["Distance"] / data["Step Count"]
3
4fig6 = px.line(data, x="Time",
5 y="Walking Efficiency",
6 title="Walking Efficiency Over Time")
7fig6.show() 
现在，让我们来看看步数和步行速度随时间间隔的变化：
1# Create Time Intervals 2time_intervals = pd.cut(pd.to_datetime(data["Time"]).dt.hour, 3 bins=[0, 12, 18, 24], 4 labels=["Morning", "Afternoon", "Evening"], 5 right=False) 6 7data["Time Interval"] = time_intervals 8 9# Variations in Step Count and Walking Speed by Time Interval
10fig7 = px.scatter(data, x="Step Count",
11 y="Walking Speed",
12 color="Time Interval",
13 title="Step Count and Walking Speed Variations by Time Interval",
14 trendline='ols')
15fig7.show()
现在，让我们比较所有健康和健身指标的日平均值：
1# Reshape data for treemap 2daily_avg_metrics = data.groupby("Date").mean().reset_index() 3 4daily_avg_metrics_melted = daily_avg_metrics.melt(id_vars=["Date"], 5 value_vars=["Step Count", "Distance", 6 "Energy Burned", "Flights Climbed", 7 "Walking Double Support Percentage", 8 "Walking Speed"]) 9
10# Treemap of Daily Averages for Different Metrics Over Several Weeks
11fig = px.treemap(daily_avg_metrics_melted,
12 path=["variable"],
13 values="value",
14 color="variable",
15 hover_data=["value"],
16 title="Daily Averages for Different Metrics")
17fig.show()
上图将每个健康和健身指标表示为矩形图块。每个图块的大小对应于度量的值，并且图块的颜色表示度量本身。悬停数据在与可视化交互时显示每个指标的精确平均值。
步骤计数度量由于其与其他度量相比通常更高的数值而主导可视化，使得难以有效地可视化其他度量中的变化。由于步数的值高于所有其他指标的值，让我们再次查看此可视化，但不包含步数：
1# Select metrics excluding Step Count 2metrics_to_visualize = ["Distance", "Energy Burned", "Flights Climbed", 3 "Walking Double Support Percentage", "Walking Speed"] 4 5# Reshape data for treemap 6daily_avg_metrics_melted = daily_avg_metrics.melt(id_vars=["Date"], value_vars=metrics_to_visualize) 7 8fig = px.treemap(daily_avg_metrics_melted, 9 path=["variable"],
10 values="value",
11 color="variable",
12 hover_data=["value"],
13 title="Daily Averages for Different Metrics (Excluding Step Count)")
14fig.show()
总结
这就是如何使用Python进行健身数据分析。Fitness Watch数据分析是健康和保健领域企业的重要工具。通过分析健身可穿戴设备的用户数据，公司可以了解用户行为，提供个性化的解决方案，并有助于改善用户的整体健康和福祉。
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