运动训练数据时间序列分析数据集SportsTrainingTimeSeriesData-jacobgreen4477
数据来源：互联网公开数据
标签：运动训练, 时间序列分析, 训练负荷, 运动表现, 恢复评估, 机器学习, 数据分析, 健身
数据概述：
该数据集包含来自运动训练的数据，记录了运动员的训练活动和生理指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作时间序列数据。
地理范围：数据未明确标明地域。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖了训练负荷、运动强度、训练效果和恢复情况等指标。具体包括：
nr sessions, nr rest days, total kms, max km one day, total km Z3-Z4-Z5-T1-T2, nr tough sessions (effort in Z5-T1 or T2), nr days with interval session, total km Z3-4, max km Z3-4 one day, total km Z5-T1-T2, max km Z5-T1-T2 one day, total hours alternative training, nr strength trainings, avg exertion, min exertion, max exertion, avg training success, min training success, max training success, avg recovery, min recovery, max recovery, nr sessions1, nr rest days1, total kms1, max km one day1, total km Z3-Z4-Z5-T1-T21, nr tough sessions (effort in Z5-T1 or T2)1, nr days with interval session1, total km Z3-41, max km Z3-4 one day1, total km Z5-T1-T21, max km Z5-T1-T2 one da。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为week_approach_maskedID_timeseriescsv和day_approach_maskedID_timeseriescsv，方便进行时间序列分析。
来源信息：数据来源于公开的运动训练数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于运动训练、生理指标分析和数据建模等技术应用。
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：适用于运动科学、生物力学等领域的学术研究，如训练负荷与运动表现的关系、训练计划优化、恢复策略评估等。
行业应用：可以为健身行业、运动康复机构提供数据支持，尤其是在个性化训练方案制定、运动员表现追踪、风险管理等方面。
决策支持：支持教练员、运动员进行科学的训练计划制定和调整，优化训练效果，预防运动损伤。
教育和培训：作为运动科学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解运动训练与数据分析的结合。
此数据集特别适合用于探索训练负荷与运动表现、恢复之间的关系，帮助用户实现优化训练计划、提升运动表现、降低运动损伤风险等目标。
