데이터 심층 분석

사례 연구: Alteryx로 피트니스 데이터 분석

Giniya Gupta

Sr. Analyst

요약 정리

Recap Refresh

  • 데이터셋 불러오기
  • 데이터 스캔 및 정제
  • 중복 행 제거, 고유 Id 수 집계
  • 일일 평균 걸음수 계산
사례 연구: Alteryx로 피트니스 데이터 분석

여정 하이라이트

$$

  • 모든 필드: V_string 데이터 타입
  • NULL 값: Fat 열에서 65개 발견
  • 고유 Id: DailySteps(24), WeightLogInfo(8), SleepDay(33)
  • SleepDay: 중복 행 3개
  • 평균 걸음수 8,000 초과: 11일뿐

Data

사례 연구: Alteryx로 피트니스 데이터 분석

데이터셋 결합

  • 데이터셋을 하나의 테이블로 조인:
    • Id
    • Date
  • Id는 데이터셋 간 대응 레코드 매칭에 활용
  • Date로 사건을 시간순 정렬

Table

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체질량지수(BMI) 계산

  • BMI 분류:

    저체중, 정상체중, 과체중, 비만

  • BMI 공식

$BMI = Weight / Height^2$

- 체중: kg, 키: m
  • 고객군의 건강/피트니스 프로필 파악

BMI

1 https://www.cdc.gov/healthyweight/assessing/bmi/adult_bmi/index.html
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피트니스 인사이트

$$

  • CDC·NIH 지침을 참고합니다
  • 장시간 앉음에 대한 위험 평가에 좌식 기준 사용
  • 일일 평균 걸음수로 라이프스타일 지수 계산

$$ relax

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집계 및 비교

$$

  • 집계 지표를 CDC·NIH 표준과 비교
  • 고객의 건강·피트니스 습관에 대한 인사이트 제공

people_discuss

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Alteryx의 유연성

$$

  • Alteryx는 유연한 도구입니다.
  • Alteryx에서는 문제를 푸는 방법이 여러 가지입니다.
  • 본 과정 전반에서 다양한 방법을 시도해 보시기 바랍니다.

$$

Methods

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연습해 봅시다!

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