Анализ данных о здоровом образе жизни
Введение
Для данного проекта я решила проанализировать данные с сайта Kaggle. Датасет собрал в себе некоторую информацию о показателях здоровья человека, по ним можно узнать то, как спорт и пища влияют на физические параметры человека. Мне показалось, что здесь собрана максимально подробные и полные данные.
Интересны эти данные тем, что помогают ответить на вопрос: «Что хорошо для организма?» Как стоит жить, чтобы держать в норме физически показатели, не быть обессиленным. Такие данные нужны не только научным деятелям и врачам, но и обычным людям, а также представителям других профессий — тренерам и диетологам.
Для визуализации данных я использовала несколько типов графиков: столбчатый — для наглядного отображения связи текстовых и численных данных, линейный — для двух численных показателей, имеющих зависимость, круговой — для отображения процентного соотношения параметров и радарный график, по которому можно легко построить профили по одному критерию, включающие определенные показатели. Данные типы графиков позволяют визуализировать связь между любой комбинацией численной и текстовой информации.
Принцип оформления графиков
В оформлении я опиралась на больничные стенды, часто продвигающие здоровый образ жизни, а также различные минималистичные плакаты на схожие темы. Изображение сбоку стало моим ориентиром в выборе цветов, которые мне показались яркими и свежими, ассоциирующимися со здоровьем. К этому ряду добавился оливковый, так как он, на мой взгляд, очень подходит к теме. Также для работы был выбран классический шрифт Arial, который на интуитивным уровне кажется знакомым и безопасным, но при это четким и читаемым.
URL: https://stsanepid.by/wp-content/uploads/2025/08/sistst.png(дата обращения 22.12.2025).
Обложка выполнена с помощью нейросети Krea.Ai. В качестве референса использовалась другая попытка нейросети. Итоговая обложка была изменена, чтобы точно соответствовать по цветам всему оформлению. На ней изображены круговой график — отсылка на задание, и яблоко — символ здоровья.
Промпт // Pure visual cover, no text or numbers, clean white background, 3500×2480. Minimalist composition: a single apple placed exactly in the center, designed as a color-segmented balance wheel integrated into the apple shape. Use only these hex colors for the segments: 3DC9D9 99BF60 F2B66D F27649 F23535. Sophisticated, minimalist, vector-like shapes, crisp edges, subtle soft shadow for gentle depth, lots of white space — visually communicates nutritional balance. No typographic elements of any kind, no additional symbols or icons. Maintain exact colors. --ar 141:100 --style raw --v 6.0
Анализ данных
Для обработки данных прежде всего я перевела значения. В части #Обработка данных — отсортировала информацию, привела к среднему значению. Здесь же столбцы расположены в убывающем порядке для того, чтобы информация воспринималась проще. Если брать иные типы графиков, то информация в них могла иметь фильтрацию по определенному параметру или, например, могла быть сокращена обработка данных с 2000 на 200, чтобы упростить анализ. Главный принцип: каждый график должен отвечать на конкретный вопрос и давать понятный четкий ответ.
Для создания графика я использовала следующий статистический метод — факторный анализ, то есть исходя из этих самых фактов нужно было узнать значение потраченных калорий.
Лидирующее место занял ВИИТ — «Высокоинтенсивные интервальные интенсивные тренировки», которые предполагают чередующиеся короткие периоды отдыха и высокой нагрузки. Получается, данный тип имеет преимущество над силовыми тренировками, так как ВИИТ максимизирует расход энергии не только во время занятия, но и в период восстановления за счет кислородного голода. Кардио же занимает устойчивую среднюю позицию, обеспечивая стабильный, но менее интенсивный расход, в то время как йога, ориентированная в первую очередь на гибкость, мобильность и психическое восстановление, закономерно показывает меньшие средние значения по калориям, подчеркивая её иную, не энергозатратную, оздоровительную функцию.
Таким образом, если целью является сжигание калорий, то стоит обратиться к ВИИТ.
Следующий график оказался излишне подробным, так что с 2000 точек из датасета я отобрала 200 для упрощения процесса анализа, изменив значения в данной части кода.
В линейном графике «Зависимость веса и калорий» был применен статистический метод регрессионного анализа — моделирование взаимосвязи между двумя численными переменными для выявления общей тенденции.
Визуализация наглядно демонстрирует связь между суточным потреблением калорий и массой тела в килограммах. Желтая линия тренда указывает на тенденцию к увеличению веса с ростом калорийности рациона. При этом красная линия данных отражает реальные индивидуальные наблюдения. График демонстрирует множество точек, которые значительно отклоняются от линии тренда, что может говорить о том, что взаимосвязь не совсем прямая и есть другие факторы, влияющие на вес.
Так, график подтверждает связь между весом и калорийностью рациона, однако помимо этого есть и другие факторы, влияющие на изменения.
Следующая круговая диаграмма «Баланс Углеводов, Жиров и Белков» использует метод разделения целого на доли, для выяснения пропорции между ними.
Диаграмма показывает долевое распределение трёх ключевых макронутриентов в усреднённом рационе людей с индексом массы тела (ИМТ) менее 30, что считается максимальной нормой. Лидирующую позицию, согласно построенной визуализации, занимают углеводы, выступая основным источником энергии для организма. Белки, являющиеся главным строительным материалом для тканей, занимают вторую по величине долю. Жиры, необходимые для гормонального синтеза и усвоения витаминов, завершают эту структуру, составляя наименьшую, но критически важную часть баланса.
Существуют опасения, связанные с вредностью жиров и углеводов, которые якобы способствуют появлению лишнего веса, однако по графику становится ясно, что это миф. Можно иметь здоровый индекс массы тела, при этом не отказываясь для фундаментально важных для нашего организма элементов.
Последняя диаграмма, которую мы рассмотрим, отображает несколько профилей выбранных людей с минимальный, медианный и максимальный ИМТ. Я использовала дескриптивный статистический метод, где визуализируется масса данных. При это все показатели были нормализированы, так как изначально они имели разные единицы измерения и диапазоны значений, что могло помешать корректно отобразить график.
Здесь представлено 3 профиля 7 ключевых, на мой взгляд, показателей здоровья и активности. Профиль человека с максимальным ИМТ чаще всего занимает наиболее удаленное от центра положение по осям в том числе и в тренировках. Профиль человека с минимальным ИМТ меньше всего потребляет калорий и воды. Профиль с медианным ИМТ чаще всего занимает промежуточное положение, отражая усреднённые характеристики выборки. Однако линии профилей пересекаются, что указывает на отсутствие строгой зависимости между ИМТ и отдельными показателями. Кроме того, отметим и тот факт, что это данные по конкретным людям из датасета, которые все имеют определенный образ жизни. Заметим, что баланс белков, жиров и углеводов практически идентичен, то есть по этому показателю можно судить, что люди из таблицы соблюдают некоторые нормы потребления, также они все тренируются. Таким образом, каждый профиль отображает показатели человека, который уже находится на пути здорового образа жизни, но находится в разных положениях.
График подтверждает, что ИМТ является показателем, на который влияет целый комплекс факторов — от питания до физической активности. Существуют упрощённые представления о том, что высокий ИМТ однозначно свидетельствует о низкой активности или чрезмерном потреблении калорий / углеводов, однако диаграмма визуализирует разные варианты того, как ИМТ комбинируется с различными факторами. Это позволяет сделать вывод, что поддержание нормального индекса массы тела — это не отказ от каких-либо элементов питания или бесконечные тренировки, а поиск собственного, сбалансированного пути к здоровому образу жизни.
Заключение
Проведенный комплексный анализ данных наглядно демонстрирует, что физическое здоровье и состав тела являются результатом многомерного баланса взаимосвязанных факторов, а не следствием какого-либо единственного показателя. Графики выявили, что ВИИТ — наиболее энергозатратный тип активности, подтвердили фундаментальную, но не абсолютную роль калорий в управлении весом, показали соотношение сбалансированного потребления макронутриентов при здоровом ИМТ и окончательно опровергли миф о существовании универсального профиля здоровья.
Таким образом, эффективно следить за своей физической формой нужно не за счет упрощённых решений или тотальных ограничений, а в осознанном, целостном и персонализированном сочетании фундаментальных принципов энергетического баланса, разнообразной физической активности и полноценного питания, учитывающем индивидуальную вариативность каждого организма.
Описание применения генеративной модели и вспомогательных сайтов
1. deepseek — частичные написание кода (а именно объяснение ошибок, оптимизация, обработка данных, добавление частей кода для конкретных операций (перевод, нормализация, создание легенды, сокращение выборки данных и т. п.), анализ информации, генерация промпта для создания обложки
2. Chat GPT — частичная генерации промпта для создания обложки
3. Krea.ai — генерация обложки
4. Adobe Color — извлечение цветов с референса
5. Kaggle — поиск датасета
6. Google Colab — визуализация кода
7. Google drive — хранение файлов для кода
