深入数据

案例研究：在 Alteryx 中分析健身数据

Giniya Gupta

Sr. Analyst

回顾刷新

回顾刷新

  • 已导入数据集
  • 已扫描并清洗数据
  • 已去重并统计唯一 Id
  • 已计算日均步数
案例研究：在 Alteryx 中分析健身数据

过程要点

$$

  • 所有字段：V_string 数据类型
  • 空值：Fat 列有 65 个 NULL
  • 唯一 Id：DailySteps（24）、WeightLogInfo（8）、SleepDay（33）
  • SleepDay：3 行重复
  • 日均步数超过 8,000 的仅 11 天

数据

案例研究：在 Alteryx 中分析健身数据

合并数据集

  • 将数据集合并为一张表：
    • Id
    • Date
  • Id 用于匹配各数据集中的对应记录
  • Date 便于按时间对齐事件

表格

案例研究：在 Alteryx 中分析健身数据

计算身体质量指数（BMI）

  • BMI 分类：

    体重过低、正常、超重、肥胖

  • BMI 公式

$BMI = Weight / Height^2$

- 体重（千克），身高（米）
  • 洞察客户群的健康与健身概况

BMI

1 https://www.cdc.gov/healthyweight/assessing/bmi/adult_bmi/index.html
案例研究：在 Alteryx 中分析健身数据

健身洞察

$$

  • 参考 CDC 与 NIH 指南
  • 用久坐阈值评估长时间久坐的健康风险
  • 依据日均步数计算生活方式指数

$$ 放松

案例研究：在 Alteryx 中分析健身数据

汇总与对比

$$

  • 将我们的汇总数据与 CDC、NIH 标准进行对比
  • 提供客户健康与健身习惯的洞察

人们讨论

案例研究：在 Alteryx 中分析健身数据

Alteryx 的灵活性

$$

  • Alteryx 工具灵活。
  • 在 Alteryx 中，解题方式不止一种。
  • 鼓励您在课程中多做尝试。

$$

方法

案例研究：在 Alteryx 中分析健身数据

让我们练习！

案例研究：在 Alteryx 中分析健身数据

Preparing Video For Download...