[2] 데이터 설정과 분석 목표

여러 가지 수많은 데이터들이 산재되어 있지만 내가 직접 수집할 데이터를 선택하여 수집하고 그것을 바탕으로 데이터 분석을 하는 것만큼 의미 있는 것이 있을까 해서 내가 직접 모든 데이터를 쌓아본다!

쌓을 데이터 목록

• 날짜 - DateTime
• 몸무게 - Weight
• 1rm중량 - Squat, Sumo Deadlift, OHP Pendlay Row
• 휴식기간(얼마만에 그 부위를 하는지) - Rest_Period(day)
• 운동 시간(오전/오후/저녘 : 0/1/2) - Workout_time : 06 ~ 12 : 1 / 12 ~ 18 : 2 /18 ~ 00 ; 3
• 추후 최대심박수, 평균 심박수 추가 예정

 

분석 목표

1. 시간별 운동 선호도 분석: 오전/오후/저녁 중 어떤 시간대에 가장 많이 운동하는지, 그리고 계절이나 월별로 운동하는 시간대가 달라지는지 조사합니다. 예를 들어, 여름과 겨울철에 다른 운동 시간대의 분포가 있는지 확인할 수 있습니다.
2. 운동과 휴식 기간의 관계: 운동과 휴식 기간의 상관관계를 분석하여, 얼마나 휴식 기간을 가지고 운동을 하고 있는지 확인할 수 있습니다. 더 많은 휴식 기간이 높은 1RM과 연관이 있는지, 또는 그렇지 않은지 알아볼 수 있습니다.
3. 1RM 중량의 분포와 추이: 1RM 중량의 분포를 히스토그램이나 상자 그림 등을 이용해 시각화하여 살펴봅니다. 또한 시간에 따른 1RM 중량의 변화를 추적하는 추세선을 그려봄으로써 운동 성과의 발전을 확인할 수 있습니다.
4. 날짜와 몸무게의 관계: 날짜별로 몸무게의 변화를 추적하고, 이를 시계열 그래프로 시각화하여 패턴이나 트렌드를 파악할 수 있습니다.
5. 체중과 운동 시간대의 관계: 체중과 운동 시간대의 상관관계를 조사하여, 특정 시간대에 운동하는 사람들이 체중 관리를 어떻게 하는지 파악할 수 있습니다.
6. 날짜와 운동 빈도의 관계: 날짜별 운동 빈도를 파악하고, 특정 날짜에 운동을 더 많이 하는 경향이 있는지 살펴봅니다.
7. 1RM 중량과 운동 시간대의 관계: 오전/오후/저녁 중 어떤 시간대에 더 높은 1RM 중량을 기록하는지 분석하여, 시간대가 운동 성과에 미치는 영향을 알아볼 수 있습니다.

GITHUB : https://github.com/siilver94/My-training-ability-as-driven-by-data

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