Анализ данных по отслеживанию физической активности и состояния здоровья
Рубрикатор
— Вступление — Визуальный стиль — Работа с датасетом — Графики — Вывод — Дополнительная информация
Вступление
В наши дни при постоянной работе за компьютером мне, как и другим людям, необходимо заниматься физической активностью. Для меня данная тема актуальна как никогда, поэтому я решила разобрать её в своём проекте.
Я проанализировала комплексный набор данных по отслеживанию физической активности и состояния здоровья людей с разными ежедневными показателями за пятилетний период. Данные были взяты с платформы Kaggle.
Мне стало интересно, как такие показатели, как возраст, пол, рост, вес, количество пройденных шагов, сожженные калории, активные минуты, тип тренировки, уровень стресса и настроения и другие показатели влияют на человека? Моя гипотеза в том, что все эти показатели так или иначе сильно отображаются на результате и физическом состоянии.
Визуальный стиль
Для оформления я выбрала шрифт DejaVu Sans. Данный шрифт хорошо читается на графиках и выделяет зрителю главную информацию.
Палитра из зелёных, голубых, синих и жёлтых оттенков идеально подходит теме проекта, символизируя цель, энергию, здоровье и стремление.
Работа с датасетом
Для обработки данных и визуализации в коде были задействованы следующие библиотеки: pandas — для работы с файлами формата .xlsx, NumPy — для операций с массивами, а также matplotlib (модули pyplot и patches) — для построения графиков и добавления графических элементов.
Я выбрала ручной способ загрузки данных. Это позволило мне менять датасеты на этапе выбора данных.
Графики
Тепловая карта отлично подходит для анализа, как один из первых графиков. Цветовая шкала воспринимается легче чисел и наглядно показывает сильные и слабые связи. На данном графике я разбирала следующие вопросы: какая взаимосвязь у сожжённых калорий по дням недели? В какие дни сжигается больше/меньше калорий?
Синим цветом обозначено большее количество сожжённых калорий, а жёлтым — наименьшее. Самое интенсивное сжигание калорий происходит в субботу и воскресенье — обычно самые тёмные (насыщенные) области на тепловой карте, особенно в середине года (недели ~20–40). Это говорит о том, что в выходные физическая активность выше, возможно, из-за большего количества свободного времени на неделе.
Почему именно столбчатая диаграмма? Этот график чётко показывает разницу между категориями. С помощью него легко сравнивать данные даже при большом количестве наблюдений. Анализ представлен в виде объема записей для каждого типа тренировок. Я хотела выявить, у какой группы тренировок выше активность?
Можно сказать, что Yoga — самый частый тип тренировок, а None (без тренировки) — имеет почти столько же записей, сколько этот же тип тренировки. Вероятно, в эти дни энергия у наблюдаемых людей тратится минимально.
Круговая диаграмма хорошо показывает структуру массива данных и их долей. Данный график демонстрирует, какие эмоции испытывают люди чаще всего во время тренировок.
Наиболее частое настроение — Sad (25.4%), но разница с другими категориями очень незначительная (менее 1%). Такой процент может быть связан с тем, что большинству людей тяжело и крайне изнурительно выполнять физические упражнения.
Гистограмма визуализирует, как часто встречаются те или иные значения. График наглядно выявляет аномалии (например, как здесь, гистограмма показывает распределение уровня стресса с отображением среднего значения по количеству записей и уровням стресса по десятибалльной шкале за весь период).
Из гистограммы можно понять, что в среднем во время физических нагрузок люди испытывают уровень стресса от 3 до 8. Результат варьируется от самых разных значений, но наиболее показательные из них — это самый частый уровень стресса 1 (то есть практически его отсутствие) и менее часто встречаемый 5 (средний уровень стресса).
Вывод
Что и требовалось доказать, довольно большое количество факторов влияет на физическое и ментальное состояние человека. Анализ данных показал, что физическая активность и эмоциональное состояние тесно связаны с режимом дня и временем года: пик активности приходится на выходные (суббота, воскресенье), особенно летом — калории сжигаются интенсивнее. Настроение во время тренировок распределено почти равномерно, с минимальным перевесом в сторону грусти (Sad, 25,4%), что может говорить о психологической нагрузке от занятий. Уровень стресса во время нагрузок может подниматься до умеренных значений (3–8 баллов). Однако большинство записей фиксируют почти полное отсутствие стресса (уровень 1), что указывает на расслабляющий эффект регулярной активности.
Дополнительная информация
Kaggle был использован для поиска и загрузки датасета.
Ideogram ai был использован для генерации изображений.
Gemini 2.5 Flash в Google Colab был использован для исправления ошибок кода.
