专业运动员训练与睡眠数据分析集2021-2022
数据来源：互联网公开数据
标签：专业运动员,训练,睡眠,数据分析,运动表现,Whoop设备,Garmin设备,数据清洗,SQL,Python
数据概述：
本数据集对比了一位使用Whoop设备监测心率、睡眠表现以及使用Garmin设备监测运动表现（主要为自行车训练）的专业运动员的数据。数据集涵盖了从2021年至2022年的详细记录，包括训练强度（TSS）、睡眠质量和深度睡眠时长等关键指标，为研究训练与睡眠之间的关系提供了详实的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于运动员表现分析、训练计划优化、睡眠管理研究等多种场景。教练和运动员可以通过分析训练强度与睡眠质量之间的关系，制定更为科学的训练和休息计划。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者了解专业运动员的训练与睡眠规律，以及如何通过科学管理提升运动表现。
举例：
通过散点图分析，可以看出训练强度（TSS）与睡眠表现之间的相关性。数据显示，较高的训练强度往往伴随较好的睡眠表现。条形图显示，自行车训练和越野滑雪训练的平均训练强度最高，即使越野滑雪训练次数不多，其训练强度仍高于其他类型的训练。相关系数热力图表明，睡眠时长与睡眠表现百分比之间存在强烈的正相关关系，表明睡眠时间越长，睡眠质量越好；睡眠时长与深度睡眠时长之间也存在中等程度的正相关关系，表明睡眠时间越长，深度睡眠的时间也越长。
