Kiderült, hogy az adatok egészségesek lehetnek
A testmozgás nyomkövetői sokmilliós termékkategóriává váltak. Elegem van a divatos nyomkövetőkből, kezdve a Nike Fuelband-tól, majd az MI tevékenységi körétől. Személy szerint egyiket sem tudtam nagyon jól elfogadni, és végül valamennyien egy divatos digitális karóra lettek, amelyet néhány naponta újra kellett tölteni, hogy meg tudják mondani a pontos időt.
Néhány hónappal ezelőtt pedig egy barátom megajándékozott egy Fitbit Versával. Valami kattant. Miért?
Nagyon sok minden történt, mióta feladtam az egészségzenekarok hatékonyságának gondolatát. Amikor megkaptam ezt az ajándékot, abban a szakaszban voltam, amikor egy székhez és a laptopomhoz ragasztottak. Ennek eredményeként súlyos problémám volt a hátfájás és a testtartás egyensúlyhiánya. A sokéves jogsértést nem lehetett napok vagy hetek alatt orvosolni. Az ülés ellen folytatott fáradságos harcot vívva, amelyet ma már sokan az új „dohányzásnak” tartanak, szem előtt tartva a testtartásomat és az aktív életmód fenntartásának gondolatát.
Szóval arra gondoltam, hogy tiszta táblát adok a Fitbitnek, és egy hétig kipróbáltam. A Fitbit alkalmazás nagyon jó munkát végzett az adatok fogyasztható formátumban történő rögzítésével és bemutatásával.
Két hét telt el azóta, hogy szakítottam a mechanikus órámmal. Érdeklődve a sokféle adatpont iránt, amelyeket a Fitbit képes rögzíteni, késztetés kezdte meglátni, mi rejlik az adatok mögött.
Hamarosan elkezdtem egy kísérletet, hogy megtudjam, mennyire tudok lépést tartani a kitűzött célokkal. Azt is tudni akartam, hogy vannak-e olyan külső tényezők, amelyek befolyásolják ezeket a célokat. Végül szerettem volna felfedni az út során rejtett és érdekes megállapításokat. Különösen érdekes volt felfedeznem:
- Mennyire aktívak a napjaim? Jelentős időt töltök ülő mozgással?
- Hogyan változnak ezek az adatok hétköznap és hétvégén?
- Milyen tényezők járulnak hozzá a legmagasabb kalóriaégéshez?
- Mely gyakorlatokkal lehet a legjobban és legegyszerűbben elérni a napi céljaimat?
- Állandó alvási menetrendet követtem? Milyen tényezők befolyásolják?
- Ismerje meg az alvás szakaszait, és derítse ki, mi szükséges a jobb mély alváshoz.
- Mi a hatása a Netflix falatozásának a hétvégi alvásra?
- Képezzen ki egy egyszerű gépi tanulási modellt, hogy lássa, van-e rejtett minta a jobb alvás eléréséhez.
Ezekre nem találtam választ a szokásos Fitbit alkalmazásból. Szükségem volt a nyers adatokra.
Az adatok megszerzése
Az első feladat az volt, hogy kitaláljam, hogyan lehet kinyerni az adatokat a készülékemből. A fejlesztői oldalakon átkutatva azt tapasztaltam, hogy rendelkeznek webes API-val a felhasználói adatok eléréséhez. Ezeket az API-kat vizsgálva döbbenten tapasztaltam, hogy rengeteg adat gyűlik össze és percenként mentésre kerül. A megtett lépéseket, az elégetett kalóriákat, az alvási szakaszokat és a napi pulzusszámot is rögzítjük!
Néha az általános wellnessről való tudnivaló csábító csábítás elfeledtet bennünket, hogy végül milyen személyes információkat osztunk meg. Az adatvédelmi irányelveiket átolvasva megállapítottam, hogy a Fitbit további ellenőrzéseket hajtott végre az adatok biztonsága érdekében. Ehhez külön külön posztra van szükség, így anélkül, hogy el térnénk a fő célunktól, folytassuk.
Regisztráltam az alkalmazásomat, és megszereztem a szükséges ügyféloldali hitelesítő adatokat az adatgyűjtés megkezdéséhez. Miután elvégeztem a szükséges engedélyezési lépéseket, összegyűjtöttem és összevontam a napi aktivitás, alvás és pulzus adataimat, és egy Excel fájlba helyeztem. Némi adattisztítás után az adatkészlet készen állt!
PS. A teljes kód itt található, a Jupyter jegyzetfüzettel együtt.
PPS. Jogi nyilatkozat: Ez az adatelemzés nagyon korlátozott adatpont-készleten alapul, és nehéz lesz tömegekre általánosítani. Kérjük, tekintse szórakoztató olvasmánynak!
Tevékenységelemzés
A Fitbit sokféle adatponttal rendelkezik a napi aktivitás méréséhez. A lépések, a kalóriák és a padlók a szokásos mértékek. Azt is nyomon követi, hogy naponta hány percet töltök mérsékelten, kissé és nagyon aktívan.
Nem törődve a napi kalóriaégéssel, azt a célt tűztem ki magam elé, hogy minden nap 8000 lépést érjek el a Fitbit eszközömön. Az alábbi grafikonok azt sugallják, hogy átlagosan körülbelül 7800 lépést teszek naponta, ami meglehetősen közel áll a célomhoz. Vannak olyan tanulmányok, amelyek szerint a napi 10000 lépés ütése ideális, és ez lesz a következő cél.
Keddtől szombatig azok voltak a napok, amikor átlagosan körülbelül 40 perc nagyon aktív percet vettem igénybe - ami egyszerűen aktív testmozgásnak felel meg . Kevesebb perc vasárnaponként pusztán a lustaság / gyógyulási idő miatt következett be. A hétfői aktív percek csökkenése azt bizonyítja, hogy a hétfői bluesra esek, és azt hiszem, itt az ideje kijavítani. ??
A percenként elégetett kalóriák mennyiségének elemzése a különböző tevékenységek számára érdekes eredményeket mutat. Noha sok hasonló adat áll rendelkezésre az interneten, nagyon nehéz ezeket a számokat mindenki számára általánosítani. Mivel sok ez függ a fitnesz szintjétől, a demográfiai adatoktól, a készségektől és ami a legfontosabb, mennyire szeretem végezni a konkrét gyakorlatokat.
Érdekes látni, hogy a futás percenként csaknem 12 kalóriát éget el. A matematika egyszerű: egy sör kompenzálásához 10 perc futás szükséges. ?? +? =?
Tenisz? - a tétel kedvenc tevékenysége - a második helyet foglalja el. Ez megint egy win-win forgatókönyv! Érdekes lesz látni, hogy ez a szám változik-e, miközben javítom a képességeimet.
Az úszási számok nem voltak megdöbbentőek számomra, mert továbbra is küzdeni szoktam a folyamatos körszámmal. A medencében töltött idő után a gyakorlat szabadidős tevékenységgé válik.
Megjegyzendő, hogy az elégetett kalóriák nem az egyetlen mérőszámok, amelyek alapján ezeket a tevékenységeket osztályozni lehet. De történetesen ez az egyetlen mutató, amelyet jelenleg a Fitbit-en keresztül mérhetek.
Végül hasznos megnézni, hogy a különböző adatpontok hogyan korrelálnak egymással. A korrelációs hőtérkép elkészítése segít felfedni néhány megállapítást.
Az elégetett kalóriák szorosan összefüggenek a lépésszámmal és az aktív percekkel . A mozgásszegény percek negatív összefüggést mutatnak a hétköznapokkal, ami azt jelenti, hogy több időt töltök hétvégén.
Alváselemzés
Az alvás elengedhetetlen a hangulat, az emlékezet és a kognitív teljesítmény megőrzéséhez, és ez nem fut el. Életünk körülbelül egyharmadát alvással töltjük. Ez megdöbbentő 26 év ágyban alvással töltött ! Míg az anyagcsere általában lelassul, az összes fő szerv és szabályozó rendszer továbbra is működik. Ezért fontossá válik, hogy a legtöbbet hozzuk ki alvásunkból.
Erről többet olvasva azt tapasztaltam, hogy vannak olyan szokásos módszerek, amelyek elősegíthetik a jó éjszakai alvást.
- Jó alvási ütemtervet követve
- Kerülje az éjszakai élénk / kék fényt, mielőtt az ágyba csapna
- Kerülje a koffeint a nap későbbi részében
- Aludjon hűvös és sötét szobában
- Legalább 7–9 órás alvás. Vannak olyan tanulmányok, amelyek szerint még 5 óra alatt is a legtöbbet hozhatja ki alvásából.
E kísérlet során megpróbáltam követni a fenti lépéseket, hogy szigorú alvási ütemtervhez kötődjek. Ideje volt érvényesíteni őket.
Az alábbi grafikonok alapján megállapítottam, hogy 7 órás alvást átlagoltam, a számok nagy eltérése nélkül. Noha 11 előtt le tudtam feküdni, az ébresztés időzítése 5: 30–7: 00 között volt.
Bár az átlagos időtartam némileg hasonló volt, az általános alvásminőség nem volt ugyanaz. Néhány napon nagyon aktív voltam még 6 órás alvásig is, miközben sokszor előfordult, hogy még késői alvás után sem éreztem magam frissnek. A választ a misztikus alvási ciklusok elemzésével találtam meg .
Alvás közben a testünk általában több alvási ciklust él át, felváltva a következő szakaszokat:
FÉNYES ALVÁS: Ez a szakasz általában az elalvás után néhány percen belül kezdődik. A légzés és a pulzus általában enyhén csökken ebben a szakaszban. A könnyű alvás elősegíti a szellemi és fizikai felépülést.
MÉLYES ALVÁS: A mély alvás általában az alvás első néhány órájában jelentkezik. A légzés lelassul és az izmok ellazulnak, míg a pulzus általában rendszeresebbé válik. Amikor reggel felfrissülésre ébredünk, valószínűleg szilárd mély alvás időszakokat éltünk át. A mély alvás elősegíti a fizikai helyreállítást, valamint a memória és a tanulás szempontjait.
REM SLEEP: A REM alvás az alvás aktív időszaka, amelyet intenzív agyi aktivitás jellemez. A REM-alvás első szakasza jellemzően a mély alvás kezdeti szakasza után következik be. A légzés gyorsabb, szabálytalanabb és sekélyebb. A szemek gyorsan, különböző irányokba mozognak, ezért a Rapid Eye Movement - REM Sleep név. Ez az a szakasz, amikor álmunkat álmunkban látjuk. Kimutatták, hogy a REM alvás fontos szerepet játszik a hangulatszabályozásban, a tanulásban és a memóriában.
Az alábbi ábra azt mutatja, hogy a testem átlagosan csak körülbelül 17% -ot tölt mély alvásban, 19% -ot REM-ben, a többit pedig fényben vagy kissé ébren. A fény és a mély alvás dátum-idő ábrája azt mutatja, hogy ezek a számok nagyon változnak.
Ha ábrázoljuk a különböző alvási szakaszok összefüggését, akkor azt látjuk, hogy az ágyban töltött idő erősen korrelál a könnyű alvással, de nincs szoros összefüggés a mély alvással.
Ez lényegében azt jelenti, hogy a több alvás nem mindig garantálja a jó mély alvást. Gondolom, ez segít megerősíteni az alvásról szóló fontos tanulást:
Az alvás minősége a lényeg és nem a mennyiség.A szigorú alvási ütemterv betartása hétköznapokon könnyű, de a hétvégék teljesen más labdajátékok.
A fenti boxplot szerint a szombatok vannak leginkább érintettek, ahol az ágyban eltöltött idő 5–9 óra között mozog. A Netflix Binge és a hétvégi partik egyike azoknak a bajoknak, amelyek befolyásolták ezt a rutint. Éppen ellenkezőleg, a vasárnapi kisebb boxplot ábrázolja, hogy hétfő reggelre készülök. Érdekes látni, hogy ezek a tudatalatti testmagatartások hogyan vannak egyértelműen kitéve ezeken a cselekményeken.
Végül meg akartam nézni, hogy a napi tevékenységeim befolyásolják-e az alvásomat. Bár nem volt sok adatom a Machine Learning modellhez,
egy kezdeti menet érdekes eredményeket mutatott. Azt jósolta, hogy a nappali aktív tevékenység és a lefekvés 11:00 előtt pozitívan járul hozzá az utolsó mély alvási percekhez.
Noha túl korai lenne érvényesíteni, ezt megismétlem, ha lesz még néhány alvási adatom és további funkcióim a modell pontosságának javítása érdekében. A részletek ebben a Jupyter Notebookban találhatók.
Megérte mindez?
Ez a kísérlet kifizetődő élmény volt. Meghatároztam néhány érdekes módot, ahogy a testem reagál a külső ingerekre. Olyan ez, mint egy gép, ahol bizonyos gombok módosítása segíthet a különböző eredmények elérésében.
Következő sorban tervezek néhány javított tevékenységi cél kitűzését. Kipróbálok néhány biohacket is, hogy kiderüljön, van-e ezeknek valami pozitív hatása az alvásminőségemre. Olyan Fitbit riasztó alkalmazás fejlesztését is fontolgatom, amely csak akkor ébreszt fel, ha elegendő mennyiségű minőségi alvást szereztem be (nem biztos benne, hogy ez már létezik?).
Végül nem szándékozom ezt már kísérletnek címkézni . A kezdetekkor erõsnek érzett napi rutin mára szokássá vált. Korábban számos cikkel találkoztam, amelyek tanulmányok voltak a korai ébredés fontosságáról is, és végül első kézből fogadtam. Ez a közepes cikk, amely valójában az első, egyike ennek az új megtalált szokásnak a sok mellékterméke.
Köszönöm, hogy időt szánt az elemzéseim végigvitelére. Több mint hálás leszek, ha tudom, hogy tetszett-e, és javaslataim vannak-e bármilyen javítással kapcsolatban! :)