Allen's 데이터 맛집
[14] 리뷰. 프로젝트를 마치며 본문
22년 6월에 시작을 하여 23년 11월에 끝이 난 17개월이라는 장기간에 걸친 프로젝트를 통해 저는 몸무게와 1RM 중량 사이의 상관관계를 깊이 있게 분석하고자 했습니다. 처음부터 이 두 변수 간의 연관성을 확인하고 싶었고, 특히 벌크업 시즌과 다이어트 시즌에서의 데이터 분석 결과가 어떻게 다른지 알아보고 싶었던 것이 주된 이유였습니다.
사실 프로젝트를 시작할 때는 벌크 시즌의 체중 변화로부터 보이는 데이터를 분석하고자 했지만, 추후에 다이어트를 할 때의 분석결과도 궁금하여서 추가로 다이어트를 진행해 보았고 이 시즌에 데이터를 수집하느라 프로젝트가 연장되었습니다. 이왕 데이터 수집을 하는 김에 몸무게와 1RM 중량 외에 상관관계가 있을 수도 있겠다 생각한 요소인 휴식기간, 운동하는 시간을 추가하였습니다.(스마트 워치로 측정한 평균심박수/최대 심박수는 상관관계가 없어 제거하였습니다.) 그리고 그만큼 더 많은 인사이트와 결론을 도출할 수 있었습니다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 운동 계획을 최적화하기 위한 실질적인 통찰을 얻고자 했습니다. 이 과정에서 나는 숫자와 통계 뒤에 숨겨진 이야기를 발견하고, 데이터의 맥락을 이해하는 데 중점을 두었습니다.
이 프로젝트를 통해 저는 데이터 분석의 핵심적인 요소들을 직접 분석하고 배울 수 있는 소중한 기회를 가졌습니다. 제가 진행한 여러 가지 분석들 중 가장 주목할 만한 부분은 운동과 휴식 기간, 그리고 1RM 중량 사이의 상관관계를 분석한 부분입니다. 이를 통해 제가 어떻게 데이터를 활용하여 운동 성과를 향상하는데 도움을 줄 수 있는 인사이트를 도출할 수 있는지를 명확히 확인할 수 있었습니다.
또한, 저의 경험을 통해 데이터의 질과 중요성을 다시 한번 느낄 수 있었습니다. 데이터의 일관성과 신뢰성은 분석의 결과를 신뢰할 수 있는지 여부에 결정적인 영향을 미칩니다. 따라서 데이터 수집부터 분석, 시각화까지의 과정에서 데이터의 품질을 유지하는 것이 얼마나 중요한지를 몸소 체감할 수 있었습니다.
또한, 시각화가 데이터 분석 과정에서 얼마나 중요한 역할을 하는지도 명확히 이해할 수 있었습니다. 시각화를 통해 데이터의 패턴과 트렌드를 더 명확하게 파악할 수 있었으며, 이를 통해 인사이트를 도출하는 것이 얼마나 중요한지를 깨달을 수 있었습니다.
마지막으로, 이 프로젝트를 통해 데이터 분석의 지속적인 공부와 학습의 필요성을 다시 한번 느낄 수 있었습니다. 데이터 분석의 분야는 빠르게 변화하고 발전하고 있으며, 새로운 도구와 기술이 끊임없이 출시되고 있습니다. 따라서, 저는 항상 새로운 도전에 대한 열린 마음을 가지고 지속적인 학습과 자기 계발을 통해 더 나은 데이터 분석가로 성장해 나가겠다는 것을 다시 한번 다짐해 보았습니다.
이 프로젝트를 통해 저는 데이터의 힘을 최대한 활용하여 실제 문제를 해결하고 개인적인 목표를 달성하는 데에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 자신감을 키울 수 있었습니다. 이러한 경험과 깨달음을 바탕으로 더 나은 데이터 분석가로 성장해 나가겠습니다.
사용 기술
- Jupyter Notebook
- Python
- Scipy
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib
- Seaborn
식단계획과 식단 사진
운동 루틴 계획표와 진행현황 그리고 운동 사진
GITHUB : https://github.com/siilver94/My-training-ability-as-driven-by-data
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