健康数据用户活动监测数据集HealthDataUserActivityMonitoring-alisahial
数据来源：互联网公开数据
标签：健康数据, 运动追踪, 睡眠分析, 卡路里消耗, 步数统计, 行为分析, 个人健康, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Fitbit设备的用户活动监测数据，记录了用户的日常活动、睡眠模式、卡路里消耗和步数等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年4月至2016年5月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但推测为使用Fitbit设备的个人用户数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖以下关键指标：
hourly_steps - 逐小时步数统计，包括用户ID、日期、小时、上下午标识和步数。
hourly_calories - 逐小时卡路里消耗，包括用户ID、日期、小时、上下午标识和卡路里消耗。
daily_activity - 每日活动总结，包括用户ID、日期、总步数、总距离、活动距离、活跃时间（非常活跃、中等活跃、轻度活跃、久坐）和卡路里消耗。
METs_minute - 每分钟代谢当量（METs）数据，包括用户ID、分钟和METs值。
daily_sleep - 每日睡眠数据，包括用户ID、日期、总睡眠记录数、总睡眠分钟数和在床分钟数。
daily_steps - 每日步数统计，包括用户ID、日期和总步数。
daily_intensities - 每日活动强度，包括用户ID、日期、久坐分钟数、轻度活跃分钟数、中等活跃分钟数、非常活跃分钟数、久坐活动距离、轻度活跃活动距离、中等活跃活动距离和非常活跃活动距离。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Fitbit用户的使用数据，经过清洗和合并，提供了多维度、细粒度的活动和健康信息。
该数据集适合用于健康行为分析、运动量化、睡眠质量评估和卡路里消耗预测等研究。
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、行为心理学和数据科学交叉领域的学术研究，如活动对睡眠的影响、运动强度与卡路里消耗的关系、不同活动水平的健康益处等。
行业应用：为健康管理平台、健身应用和可穿戴设备公司提供数据支持，尤其在个性化健康推荐、用户行为分析、健康趋势预测等方面具备实用性。
决策支持：支持健康管理机构和医疗机构进行人群健康状况分析、疾病预防策略制定和健康干预效果评估。
教育和培训：作为健康数据分析、数据挖掘和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解健康数据的应用。
此数据集特别适合用于探索用户活动与健康指标之间的关系，帮助用户实现健康管理目标、优化运动计划和提升生活质量。
