データをさらに深掘りする

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

データダイブの要点

データダイブの振り返り

  • 日付関連のフィールドを文字列から日付に変換
  • データセットを結合
  • BMI を算出
  • ライフスタイル指数を分類
  • 座位行動のしきい値を設定
ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

データダイブの考察

活動レベル ユーザー数
非常にアクティブ 3
アクティブ 4
ややアクティブ 10
低アクティブ 9
座位中心 7

$$

体格指数（BMI） ユーザー数
正常 3
健康リスク ユーザー数
非常に高い 3
高い 5
中程度 8
低い 8
ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

WHOの指針: 週あたりの身体活動

世界保健機関（WHO）の推奨:

  • 週あたり中等度〜高強度の身体活動（MVPA）を少なくとも150〜300分

身体活動は次に重要です:

  • 健康維持、気分改善、慢性疾患リスク低減

週間運動

ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

平日の行動パターン

この章では次を確認します:

$$

  • 平日の睡眠パターン
  • 平日の歩数分析
  • 週ごとのアクティブ時間の要約

平日パターン

ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

ビジネス質問の再確認

検討すべき主なサブ質問:

  • ライフスタイル指数に基づく優勢な生活様式は？
  • 推奨基準と比べた身体活動レベルは？
  • 活動・運動のスケジュールは？
  • 最も記録されているアクティビティは？

質問-電球

ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

練習しましょう！

ケーススタディ：Alteryxでフィットネスデータを分析する

Preparing Video For Download...