Wie ich die Daten aus meinem FitBit analysiert habe, um meine allgemeine Gesundheit zu verbessern

Es stellt sich heraus, dass Daten Sie gesund halten können

Tracker für körperliche Aktivität sind zu einer Produktkategorie von mehreren Millionen Dollar geworden. Ich hatte einen fairen Anteil an ausgefallenen Trackern, angefangen früh bei Nike Fuelband und dann bei MI Activity Band. Persönlich konnte ich keine von ihnen sehr gut adoptieren und schließlich waren sie alle eine schicke Digitaluhr, die alle paar Tage neu aufgeladen werden musste, damit sie die richtige Zeit angeben konnten.

Und dann, vor ein paar Monaten, bekam ich von einem Freund einen Fitbit Versa geschenkt. Etwas hat geklickt. Warum?

Es war viel passiert, seit ich die Idee aufgegeben hatte, dass Gesundheitsbänder effektiv sind. Als ich dieses Geschenk erhielt, befand ich mich in einem Stadium, in dem ich an einen Stuhl und meinen Laptop geklebt wurde. Infolgedessen hatte ich ein ernstes Problem mit Rückenschmerzen und Haltungsstörungen. Das langjährige Fehlverhalten konnte nicht in wenigen Tagen oder Wochen behoben werden. Als ich einen mühsamen Kampf gegen das Sitzen führte, der heute von vielen als das neue „Rauchen“ angesehen wird, wurde ich mir meiner Haltung und der Idee, einen aktiven Lebensstil beizubehalten, bewusst.

Also dachte ich daran, Fitbit eine saubere Tafel zu geben und versuchte es eine Woche lang. Die Fitbit-App hat die Daten in einem Verbrauchsmaterialformat ziemlich gut erfasst und präsentiert.

Es war zwei Wochen her, seit ich mich von meiner mechanischen Uhr getrennt hatte. Fasziniert von der Vielfalt der Datenpunkte, die Fitbit erfassen konnte, begann ein Drang zu erkennen, was sich hinter den Daten verbirgt.

Ich begann bald ein Experiment, um zu sehen, wie gut ich mit den von mir definierten Zielen Schritt halten konnte. Ich wollte auch wissen, ob es irgendwelche fremden Faktoren gibt, die diese Ziele beeinflussen. Schließlich wollte ich auf dem Weg versteckte und interessante Erkenntnisse aufdecken. Ich war besonders interessiert zu entdecken:

  • Wie aktiv sind meine Tage? Verbringe ich viel Zeit damit, sesshaft zu sein?
  • Wie variieren diese Daten an Wochentagen gegenüber Wochenenden?
  • Welche Faktoren tragen zur höchsten Kalorienverbrennung bei?
  • Welche Übungen sind der beste und einfachste Weg, um meine täglichen Ziele zu erreichen?
  • Habe ich einen festen Schlafplan eingehalten? Welche Faktoren beeinflussen es?
  • Verstehe die Schlafphasen und finde heraus, was nötig ist, um einen besseren Tiefschlaf zu erreichen.
  • Welche Auswirkungen hat ein Netflix-Binge auf den Schlaf am Wochenende?
  • Trainieren Sie ein einfaches Modell für maschinelles Lernen, um festzustellen, ob es ein verstecktes Muster gibt, um einen besseren Schlaf zu erreichen.

Ich konnte die Antworten auf diese Fragen nicht über die Standard-Fitbit-App finden. Ich brauchte die Rohdaten.

Daten abrufen

Die erste Aufgabe bestand darin, Wege zu finden, um die Daten von meinem Gerät zu extrahieren. Beim Durchsuchen der Entwicklerseiten stellte ich fest, dass sie eine Web-API für den Zugriff auf die Benutzerdaten enthalten. Als ich diese APIs untersuchte, war ich schockiert zu sehen, wie viele Daten jede Minute erfasst und gespeichert werden. Schritte, verbrannte Kalorien, Schlafphasen und sogar Herzfrequenz / Minute für einen bestimmten Tag werden aufgezeichnet!

Manchmal lässt uns die verführerische Verlockung, über unser allgemeines Wohlbefinden Bescheid zu wissen, vergessen, welche persönlichen Informationen wir am Ende weitergeben. Beim Lesen der Datenschutzrichtlinien stellte ich fest, dass Fitbit zusätzliche Überprüfungen durchgeführt hat, um die Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Auf jeden Fall erfordert dies einen eigenen Posten. Lassen Sie uns also fortfahren, ohne von unserem Hauptziel abzuweichen.

Ich habe meine App registriert und die erforderlichen clientseitigen Anmeldeinformationen erhalten, um mit dem Datenabrufen zu beginnen. Nachdem ich die erforderlichen Autorisierungsschritte durchlaufen hatte, sammelte und führte ich meine täglichen Aktivitäts-, Schlaf- und Herzfrequenzdaten zusammen und speicherte sie in einer Excel-Datei. Nach einigen Datenbereinigungen war der Datensatz fertig!

PS. Den gesamten Code finden Sie hier zusammen mit dem Jupyter-Notizbuch.

PPS. Haftungsausschluss: Diese Datenanalyse basiert auf einem sehr begrenzten Satz von Datenpunkten und ist schwer auf die Massen zu übertragen. Bitte betrachten Sie es als eine lustige Lektüre!

Aktivitätsanalyse

Fitbit verfügt über eine Vielzahl von Datenpunkten zur Messung der täglichen Aktivität. Stufen, Kalorien und Böden sind einige der Standardmaßnahmen. Es wird auch aufgezeichnet, wie viele Minuten ich täglich damit verbringe, mäßig, leicht und sehr aktiv zu sein.

Ohne mich um die tägliche Kalorienverbrennung zu kümmern, hatte ich mir zum Ziel gesetzt, mit meinem Fitbit-Gerät jeden Tag 8000 Schritte zu erreichen. Die folgenden Grafiken deuten darauf hin, dass ich durchschnittlich etwa 7800 Schritte pro Tag mache, was meinem Ziel ziemlich nahe kommt. Es gibt einige Studien, die darauf hinweisen, dass es ideal ist, 10000 Schritte pro Tag zu erreichen, und das soll das nächste Ziel sein.

Dienstags bis samstags waren die Tage, an denen ich durchschnittlich 40 Minuten sehr aktiver Minuten hatte - was einfach zu aktiver Bewegung führt. Sonntags waren weniger Minuten nur auf Faulheit / Erholungszeit zurückzuführen. Der Rückgang der aktiven Minuten am Montag zeigt, dass ich auf den Monday Blues hereinfalle und denke, es ist Zeit, das zu beheben. ??

Die Analyse der pro Minute verbrannten Kalorienmenge für verschiedene Aktivitäten zeigt einige interessante Ergebnisse. Obwohl im Internet viele ähnliche Daten verfügbar sind, ist es sehr schwierig, diese Zahlen für alle zu verallgemeinern. Da vieles davon von der Fitness, der Demografie, den Fähigkeiten und vor allem davon abhängt, wie gerne ich bestimmte Übungen mache.

Es ist interessant zu sehen, dass mir das Laufen hilft, fast 12 Kalorien pro Minute zu verbrennen. Die Mathematik ist einfach: Um ein Bier zu kompensieren, brauche ich einen 10-minütigen Lauf. ?? ‍ +? =?

Tennis ? - die Lieblingsbeschäftigung vom Los - nimmt den zweiten Platz ein. Das ist wieder ein Win-Win-Szenario! Es wird interessant sein zu sehen, ob sich diese Zahl ändert, wenn ich meine Fähigkeiten verbessere.

Die Schwimmzahlen waren für mich nicht schockierend, weil ich immer noch Probleme habe, mit meiner kontinuierlichen Rundenzahl Schritt zu halten. Und nachdem Sie einige Zeit im Pool verbracht haben, wird die Übung zu einer Freizeitbeschäftigung.

Hierbei ist zu beachten, dass der Kalorienverbrauch nicht die einzige Messgröße sein sollte, anhand derer diese Aktivitäten bewertet werden können. Dies ist jedoch die einzige Metrik, die ich derzeit über Fitbit messen kann.

Zuletzt ist es nützlich zu sehen, wie die verschiedenen Datenpunkte miteinander korrelieren. Das Zeichnen einer Korrelations-Heatmap hilft dabei, einige Ergebnisse aufzudecken.

Der Kalorienverbrauch hängt stark von der Anzahl der Schritte und den aktiven Minuten ab . Minuten sitzende haben eine negative Korrelation mit Wochentagen, was bedeutet, dass ich mehr Zeit damit verbringe, an Wochenenden nachzulassen.

Schlafanalyse

Schlaf ist wichtig, um Stimmung, Gedächtnis und kognitive Leistung aufrechtzuerhalten, und es gibt keinen Ausweg. Wir verbringen ungefähr ein Drittel unseres Lebens im Schlafen. Das sind atemberaubende 26 Jahre Schlaf im Bett ! Während sich der Stoffwechsel im Allgemeinen verlangsamt, funktionieren alle wichtigen Organe und Regulationssysteme weiterhin. Daher wird es wichtig, das Beste aus unserem Schlaf herauszuholen.

Als ich mehr darüber las, stellte ich fest, dass es einige Standardmethoden gibt, die zu einem guten Schlaf beitragen können.

  • Nach einem guten Schlafplan
  • Vermeiden Sie nachts helles / blaues Licht, bevor Sie auf das Bett treffen
  • Vermeiden Sie Koffein später am Tag
  • Schlafen Sie in einem kühlen und dunklen Raum
  • Mindestens 7–9 Stunden Schlaf. Es gibt einige Studien, die besagen, dass Sie selbst in 5 Stunden das Beste aus Ihrem Schlaf herausholen können.

Im Verlauf dieses Experiments habe ich versucht, die obigen Schritte zu befolgen, um mich an einen strengen Schlafplan zu binden. Es war Zeit, sie zu validieren.

Aus den folgenden Grafiken ging hervor, dass ich durchschnittlich 7 Stunden ohne große Abweichung in den Zahlen geschlafen habe. Obwohl ich vor 11 Uhr ins Bett gehen konnte, lagen die Weckzeiten immer noch zwischen 5:30 und 7:00 Uhr.

Obwohl die durchschnittliche Dauer etwas ähnlich war, war die Schlafqualität insgesamt nicht gleich. An manchen Tagen war ich sogar mit 6 Stunden Schlaf sehr aktiv, während es viele Fälle gab, in denen ich mich selbst nach langem Schlafen nicht frisch fühlte. Ich fand die Antwort, indem ich die mystischen Schlafzyklen analysierte .

Während wir schlafen, durchläuft unser Körper normalerweise mehrere Schlafzyklen, die sich zwischen den folgenden Phasen abwechseln:

LEICHTER SCHLAF: Diese Phase beginnt normalerweise innerhalb von Minuten nach dem Einschlafen. Atmung und Herzfrequenz nehmen in dieser Phase normalerweise leicht ab. Leichter Schlaf fördert die geistige und körperliche Erholung.

TIEFER SCHLAF: Tiefschlaf tritt normalerweise in den ersten Stunden des Schlafes auf. Das Atmen wird langsamer und die Muskeln entspannen sich, während die Herzfrequenz normalerweise regelmäßiger wird. Wenn wir morgens erfrischt aufwachen, haben wir wahrscheinlich einen tiefen Schlaf erlebt. Tiefschlaf fördert die körperliche Erholung und Aspekte des Gedächtnisses und Lernens.

REM-SCHLAF: REM-Schlaf ist eine aktive Schlafphase, die durch intensive Gehirnaktivität gekennzeichnet ist. Die erste Phase des REM-Schlafes tritt typischerweise nach einem Anfangsstadium des Tiefschlafes auf. Das Atmen ist schneller, unregelmäßiger und flacher. Die Augen bewegen sich schnell in verschiedene Richtungen, daher der Name Rapid Eye Movement - REM Sleep. Dies ist die Phase, in der wir im Schlaf im Allgemeinen Träume sehen. Es hat sich gezeigt, dass der REM-Schlaf eine wichtige Rolle bei der Regulierung der Stimmung, beim Lernen und beim Gedächtnis spielt.

Die folgende Darstellung zeigt, dass mein Körper im Durchschnitt nur etwa 17% im Tiefschlaf, 19% im REM und der Rest entweder im Licht oder leicht wach ist. Das Datum-Uhrzeit-Diagramm von Licht und Tiefschlaf zeigt, dass diese Zahlen stark variieren.

Wenn wir die Korrelation verschiedener Schlafstadien darstellen, sehen wir, dass die im Bett verbrachte Zeit stark mit dem leichten Schlaf korreliert, aber es gibt keine starke Korrelation mit dem tiefen Schlaf.

Dies bedeutet im Wesentlichen, dass allein durch mehr Schlaf nicht immer ein guter Tiefschlaf garantiert wird. Ich denke, dies hilft dabei, das wichtige Lernen über den Schlaf zu bestätigen:

Auf die Schlafqualität kommt es an und nicht auf die Quantität.

An Wochentagen einen strengen Schlafplan einzuhalten ist einfach, aber die Wochenenden sind ein ganz anderes Ballspiel.

Das obige Boxplot zeigt, dass Samstage am stärksten betroffen sind, wobei die Zeit im Bett zwischen 5 und 9 Stunden liegt. Die Netflix Binge- und Wochenendpartys sind einige der Laster, die diese Routine beeinflusst haben. Im Gegenteil, das kleinere Boxplot am Sonntag zeigt mich, wie ich mich auf den Montagmorgen vorbereite. Es ist interessant zu sehen, wie diese unterbewussten Körperverhalten in diesen Darstellungen deutlich sichtbar werden.

Schließlich wollte ich sehen, ob meine täglichen Aktivitäten einen Einfluss auf meinen Schlaf hatten. Obwohl ich nicht viele Daten für das Modell des maschinellen Lernens hatte,

Ein erster Lauf zeigte einige interessante Ergebnisse. Es wurde vorausgesagt, dass die Tatsache, dass man tagsüber aktiv ist und vor 23 Uhr ins Bett geht, einige positive Beiträge zu den letzten Minuten des Tiefschlafes leistet.

Obwohl es zu früh ist, um es zu validieren, werde ich dies noch einmal wiederholen, sobald ich mehr Schlafdaten und zusätzliche Funktionen habe, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern. Die Details finden Sie in diesem Jupyter-Notizbuch.

War es das alles wert?

Dieses Experiment war eine lohnende Erfahrung. Ich habe einige interessante Möglichkeiten identifiziert, wie mein Körper auf äußere Reize reagiert. Es ist wie bei einer Maschine, bei der durch Drehen bestimmter Knöpfe unterschiedliche Ergebnisse erzielt werden können.

Als nächstes plane ich, einige verbesserte Aktivitätsziele festzulegen. Ich werde auch einige Biohacks ausprobieren, um festzustellen, ob diese sich positiv auf meine Schlafqualität auswirken. Ich denke auch darüber nach, eine Fitbit-Alarm-App zu entwickeln, die mich erst aufweckt, wenn ich genügend Schlafqualität habe (nicht sicher, ob dies bereits vorhanden ist?).

Schließlich möchte ich dies nicht mehr als Experiment bezeichnen . Der Tagesablauf, der sich am Anfang kraftvoll anfühlte, ist mittlerweile zur Gewohnheit geworden. In der Vergangenheit war ich auf viele Artikel gestoßen, in denen untersucht wurde, wie wichtig es ist, früh aufzustehen, und schließlich habe ich sie aus erster Hand angenommen. Dieser Medium-Artikel, der eigentlich mein erster ist, ist eines der vielen Nebenprodukte dieser neu gefundenen Gewohnheit.

Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, meine Analysen durchzugehen. Ich bin mehr als dankbar zu wissen, ob es Ihnen gefallen hat und habe Vorschläge für Verbesserungen im Allgemeinen! :) :)