个人活动步数分钟级数据PersonalActivityStepMinute-LevelData-shamimansari101
数据来源：互联网公开数据
标签：步数统计, 个人健康, 行为分析, 时间序列, 运动监测, 移动健康, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自个人活动追踪设备的数据，记录了用户每分钟的步数信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户在特定时间段内的分钟级步数。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可推断为个人活动轨迹。
数据维度：数据集包括“Id”（用户唯一标识）、“ActivityMinute”（活动发生的时间，精确到分钟）和“Steps”（该分钟内的步数）三个主要字段。
数据格式：CSV格式，文件名为minuteStepsNarrow_merged.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于个人活动追踪设备，已进行合并处理。
该数据集适合用于个人健康行为分析、步数预测以及运动模式识别等研究。
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：适用于健康科学、行为科学等领域的研究，如步数与活动强度关系分析、运动模式识别等。
行业应用：可为健康管理平台、健身App等提供数据支持，尤其是在个性化运动推荐、活动量监测等方面。
决策支持：支持个人健康管理决策，帮助用户了解自身活动规律，制定更合理的运动计划。
教育和培训：作为健康数据分析、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解个人活动数据的应用。
此数据集特别适合用于探索个人步数随时间的变化规律，以及分析不同活动模式下的步数分布，帮助用户实现健康管理目标。
