步行活动与健康数据分析数据集WalkingActivityandHealthDataAnalysisDataset-anishashrestha
数据来源：互联网公开数据
标签：步行数据, 健康监测, 传感器数据, 行为识别, 身体活动, 数据融合, 机器学习, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自可穿戴设备和参与者调查的步行活动与健康相关数据，用于分析步行行为与健康状况之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间集中在2019年10月。
地理范围：数据未明确指出地理位置，但从参与者信息推测可能来自某个特定社区或研究项目。
数据维度：数据集包含两类主要数据：
参与者数据：包括参与者的基本信息（如性别、种族、身高、体重等），健康状况（如疼痛、是否服药、是否有脑外伤等）以及步行活动相关信息。
步行数据：包括来自传感器的数据，如加速度计和陀螺仪数据，记录了步行过程中的运动信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，分为训练集和测试集，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于一个研究项目或公开数据集，旨在探索步行活动与健康之间的关联。
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：适用于步态分析、行为识别、健康风险评估等方面的学术研究，如探索步行模式与健康指标之间的关系。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在可穿戴设备数据分析、健康管理App开发、慢性病管理等方面。
决策支持：支持健康管理领域的决策制定，如个性化运动方案推荐、健康风险预警等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、生物医学工程等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索步行活动与健康状况之间的关联，以及开发基于传感器数据的行为识别模型，帮助用户改善健康状况和生活质量。
