Описание
Был выбран набор данных, созданный респондентами распределенного опроса через Amazon. Механический турок в период с 03.12.2016 по 05.12.2016. Тридцать соответствующих критериям пользователей Fitbit дал согласие на отправку персональных данных трекера, в том числе поминутных выход для физической активности, частоты сердечных сокращений и мониторинга сна. Индивидуальный отчеты можно анализировать по идентификатору сеанса экспорта (столбец A) или метке времени (столбец B). Разница между выходными данными отражает использование различных типов трекеров Fitbit. и индивидуальное отслеживание поведения/предпочтений.
Выбранный для анализа на сайте https://www.kaggle.com/ датасет:
Ссылка: https://www.kaggle.com/datasets/arashnic/fitbit
Краткое описание изменений в проекте:
В ходе выполнения проекта я работала с данными, полученными с фитнес-браслетов. Основная цель заключалась в том, чтобы провести полноценный анализ и построить линейную модель, строго следуя критериям, предъявляемым к проекту.
Подготовка данных:
• Был выбран файл с дневной активностью, поскольку он содержит все необходимые для анализа признаки: количество шагов, калории, минуты активности и т. д. • Далее преобразовали формат даты и добавили новый признак: день недели (это наш категориальный признак). • Провела проверку на пропущенные значения — их не оказалось.
Данные брала с сайта-трекера: https://www.kaggle.com/datasets/arashnic/fitbit
документ с материалами, кодами
https://colab.research.google.com/drive/1Ob65nTvwbFkdfIvMz7hXzHLHSleZcd8S?usp=sharing
Фильтрация и сортировка:
• Были отфильтрованы пользователи, проходившие более 15 000 шагов в день, и проанализированы их калории. • Провела фильтрацию по двум условиям одновременно: количество шагов больше 12 000 и при этом меньше 800 минут сидячей активности. Это помогло сравнить разные стили поведения. • Для каждого случая выстроены графики
Создание новых признаков:
• Добавила признак «уровень активности» по количеству шагов (низкий, средний, высокий). • Создала признак, который показывает, сколько калорий тратится в среднем на 1000 шагов. Это позволило оценить эффективность.