Approfondir l'exploration des données

Étude de cas : analyser des données de fitness avec Alteryx

Giniya Gupta

Sr. Analyst

Récap de l'exploration des données

RécapDataDive

Converti les champs de date de chaînes en dates
Fusionné des jeux de données
Calculé l'IMC
Catégorisé les indices de mode de vie
Défini des seuils de sédentarité

Réflexions sur l'exploration des données

Niveau d'activité	Nombre d'utilisateurs
Très actif	3
Actif	4
Plutôt actif	10
Peu actif	9
Sédentaire	7

$$

Indice de masse corporelle	Nombre d'utilisateurs
Normal	3

Risque pour la santé	Nombre d'utilisateurs
Risque très élevé	3
Risque élevé	5
Risque moyen	8
Risque faible	8

Recommandations de l'OMS : activité physique hebdomadaire

L'Organisation mondiale de la santé (OMS) recommande :

Au moins 150 à 300 minutes d'activité physique d'intensité modérée à vigoureuse (MVPA) par semaine

L'activité physique est essentielle pour :

Maintenir la santé globale, améliorer l'humeur et réduire le risque de maladies chroniques

ExerciceHebdo

Comportements selon les jours de semaine

Dans ce chapitre, nous allons chercher à identifier :

$$

Les rythmes de sommeil selon le jour de semaine
L'analyse du nombre de pas par jour de semaine
Le récapitulatif hebdomadaire des minutes actives

SchémaJourSemaine

Revoir les questions métier

Sous-questions clés à considérer :

Mode de vie prédominant d'après l'indice de mode de vie ?
Niveaux d'activité physique des utilisateurs vs normes recommandées ?
Plannings d'activité/exercice des utilisateurs ?
Activités les plus suivies ?

questions-ampoule

Passons à la pratique !

Étude de cas : analyser des données de fitness avec Alteryx

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