Что значит быть в хорошей физической форме? И как использовать современные технологии себе на пользу? Масса разработчиков использует всевозможные гаджеты и трекинги физической нагрузки в течение дня, чтобы знать, сколько он прошел километров за день, а также, сколько предстоит еще пройти, чтобы оставаться в форме. И тут приходит мысль: гаджеты – это прекрасное подспорье в поддержании и развитии здорового тела, но и тут без аналитики никуда. Итак, как же аналитика и системы Business Intelligence могут в этом помочь? Источников данных у нас с использованием различных средств отслеживания физической нагрузки более чем достаточно: это и данные фитнес-браслетов, данные из аккаунтов типа Runkeeper и Strava. И, конечно, хочется иметь единый источник данных, а также получать некоторые инсайты, среди которых ответ на такой вопрос, какая тренировка оказывает наибольшее влияние на мое хорошее самочувствие и помогает прийти быстро в форму. В этой статье рассмотрим подход к аналитике данных физ. нагрузок в Qlik, а также разберем приложение, которое можно обогащать своими данными и развивать на свой вкус.

Итак, давайте предположим, что у вас есть достаточно силы воли и мотивации для занятия спортом, главное, что вы хотите – распределить свои тренировки по типу нагрузки, составить график занятий на неделю, месяц и год для поддержания формы и развития мышечной массы, а для этого вам нужно проделать несколько аналитических операций.

Фитнес-приложения и некоторые аналитические проблемы

Три области аналитики, которые есть в фитнес-приложениях:

Данные внутри, нет внешних данных. Обычно эти приложения предоставляют итоговый дэшборд физ. нагрузок, но дальнейшая аналитика этих данных в этих приложениях практически невозможна, мы не можем перейти от дэшборда к деталям.

Нет возможности пользовательской настройки.  Как правило, данные представлены не в том виде, как мне хотелось бы (это уже, скорее, к чисто профессиональной придирчивости). Менее взыскательный пользователь может остаться доволен существующими визуализациями данных.

Хочу включить дополнительные данные. Ну, вот например, хочу в свое приложение добавить данные по атмосферному давлению, добавить персональную оценку самочувствия после тренировки и еще много чего. Вот все эти данные в общем можно представить в разных приложениях, даже собрать их на своем гаджете, но все это работает как отдельные приложения – мне это не особо удобно.

На сцену выходит Qlik Sense

Для нашей задачи отлично подойдет Qlik Sense – мы легко объедим данные из разных источников и можем получить необходимый уровень детализации данных.

Вот, что мы можем сделать в Qlik Sense:

1.png

С первого взгляда, не сильно отличается от стандартного дэшборда, но отличия есть!

Данные представлены из четырех разных источников данных. RunKeeper, Fitbit, Weatherbug, а также свои Excel-ки.

Данные готовые для работы с ними. Экспортируем данные, сразу загружаем в приложение.

Персонализация. Данные представлены в том виде, как мне лично нравится.

Скорость. Создать приложение можно очень быстро, имея базовые представления по сборке модели данных и созданию визуализаций данных.

Получаем инсайты

Дополнительный инсайт по моим данным дает объединение с данными по погоде – сильнейший мотиватор для меня, когда и как заниматься! Но нет – мои беговые нагрузки одинаковы, независимо от погоды:

6.png

Но, все-таки, погода имеет значение. Дистанция не меняется от температуры, но вот, обычно, я бегаю в погожие дни.

7.png

Вот моя небольшая история данных о моих спортивных нагрузках:

8.png

Предлагаю вам скачать приложение по прогрессу тренировок:

СКАЧАТЬ

Runkeeper_Dashboard

У нас в таблице есть несколько полей:

Run_ID: ID

RunDate: дата

AveragePace: средний темп

AverageSpeed: скорость

CaloriesBurned: калории

Climb: подъем

Distance: расстояние

Duration: длительность

Type: тип нагрузки

В деталях у нас такие данные:

Вот какие данные у нас в деталях бега (получаем их из приложения Runkeeper).

Run_ID: Таблица ‘Runs’

Date_ID: То же, что RunDate

Distance: Расстояние измеряется по GPS

ElapsedMinutes:

ElapsedTime:

ele:

lat:

lon:

OrigTime:

Pace:

PreID:

PreLat:

PreLon:

PreTime:

RowID:

StartTime:

time:

НА ЗАМЕТКУ! Вы можете добавить собственные данные. Добавьте свои данные из фитнес-приложений в папке ‘Export’, перезапустите приложение.

http://qlikshow.com/wp-content/uploads/2015/04/1749-1320x564.png

Все на сегодня!

Оставайтесь в форме!