データに深く入る

ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

Giniya Gupta

Sr. Analyst

振り返り

振り返りのリフレッシュ

  • データセットをインポート
  • データを走査・クレンジング
  • 重複行を削除し一意 Id を集計
  • 平均日次歩数を算出
ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

実践のハイライト

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  • 全フィールド: V_string 型
  • NULL 値: Fat 列に 65 件
  • 一意 Id: DailySteps (24)、WeightLogInfo (8)、SleepDay (33)
  • SleepDay: 重複 3 行
  • 8,000 歩超は 11 日のみ

データ

ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

データセットの結合

  • データセットを 1 つの表に結合:
    • Id
    • Date
  • Id で各データセットの対応レコードを突合
  • Date で出来事を時系列に整列

テーブル

ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

BMI（体格指数）の計算

  • BMI 区分:

    低体重・普通体重・過体重・肥満

  • BMI の式

$BMI = Weight / Height^2$

- 体重: kg、身長: m
  • 顧客層の健康・フィットネス像を把握

BMI

1 https://www.cdc.gov/healthyweight/assessing/bmi/adult_bmi/index.html
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フィットネスの示唆

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  • CDC と NIH の指針を参照
  • 座位時間の閾値で長時間座位の健康リスクを評価
  • 平均歩数に基づくライフスタイル指数を算出

$$ リラックス

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集計と比較

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  • 集計値を CDC/NIH の標準値と比較
  • 顧客の健康・運動習慣について洞察を提供

議論する人々

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Alteryx の柔軟性

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  • Alteryx は柔軟なツールです。
  • Alteryx では課題の解法が多数あります。
  • 本コースを通じて様々な方法を試してください。

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手法

ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

Ayo berlatih!

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