又失眠?陪你做个机器学习模型,看看“睡个好觉”背后有什么秘诀

来 源:网络整理发布时间:2018-12-16 移动版

大数据文摘出品

编译:蒋宝尚、conrad


睡眠问题可能是很多当代都市青年的一大焦虑来源。


这样的失眠夜晚熟悉么?



一位不堪睡眠问题困扰的机器学习工程师Yash Soni开始了自救之路!希望从睡眠数据入手,分析一波自己的睡眠质量到底被什么影响了。


他从“手环”的健康数据入手,找到了几个很有趣的分析角度,?#28909;紓?/span>有哪些因素影响了稳定睡眠?狂看Netflix对周末晚?#31995;?#30561;眠有什么影响?


这波分析让Yash Soni受益匪浅,他也很慷慨的将这一过程记录分享给了各位,最后,祝大家都能睡个好觉!


确定数据搜集设备-手环


作者选择的是Fitbit Versa智能手环,无论是颜值,还是功能确实都很有料~~


当然,关键是最主要的功能,即健康检测?#27973;?#22909;用,首先界面,这种展示数据的方式让人看起来?#27973;?#33298;服,另外,它提供的数据也?#27973;?#20016;富。



不过如果你有?#36824;直恚?#25110;者小米的手环,?#37096;?#20197;按照此“套路”给自己分析一波。


首先,在分析之前,你要明确自己感兴趣的事情是什么,在作者看来,他自己感兴趣的是:

  • 我每天活动量有多少?#35838;?#27599;天坐的时间真的很长吗?

  • 这些数据在周中和周末有什么区别吗?

  • 哪些因素消?#30446;?#36335;里最快?

  • 我有没有遵循一个平稳的睡眠?#33529;?#26377;哪些因素影响了?#33529;?#30340;实施?

  • 理解睡眠阶段并?#33402;?#21040;那些有助于深度睡眠的东西。

  • 狂看Netflix对周末晚?#31995;?#30561;眠有什么影响?

  • 训练一个简单的机器学习模型,看看“睡个好觉”背后有什么秘诀


显然,Fitbit Versa提供的数据不能满足以?#31995;?#20998;析目标。所以,要开始以下套路了~~


收集数据


第一个任务是找到从设备上取出数据的方?#20581;?#36890;过扫描开发者页面,?#33402;?#21040;他们提供网络接口来获取用户数据。检查这些API之后,你会被每分钟收集并存储的数据?#30475;?#23567;所震惊。每一天走的步数、卡路里消耗、睡眠阶段甚至是心率都被记录下来了!


Web API:

https://dev.fitbit.com/build/reference/web-api/


有时,这些吸引人的数据会?#26790;?#20204;忘记个人信息会最终被分享。在看了他们隐?#25945;?#27454;之后,我发现Fitbit做出了另外的检查来保证数据的安全性。不过要说清楚这一切需要写另一篇文章,所以为了不跑题,?#26790;?#20204;继续探索数据。


注册这个app后拿到了必需的用户凭证去开始爬数据。在经过必需的几个授权步骤后,我收集并合并了我的每天活动量、睡眠和心率数据,放到Excel里。在清理数据后,数据集终于准备妥当了!




PS:所有爬虫代码可?#28304;覬upyter记事本上找到:

https://github.com/yashatgit/fitbit-analyzer


活动量分析


Fitbit有一个很大?#27573;?#30340;数据?#26149;?#37327;每日活动水?#20581;?#27493;数,,卡路里,层数等是一些标准度量。它?#37096;?#20197;监测用户每天花了多少时间在不同激?#39029;?#24230;的运动上。


并没有刻意关注每日卡路里消?#27169;?#25105;在Fitbit上定了一个每天走8000步的目标。这些?#26053;?#30340;图片提示我每天平均完成约7800步,这相当接近我的目标了。有很多研究表明每天10000步是最理想?#27169;?#32780;这也应该是我的下一个目标。


周二到周六,?#31227;?#22343;每天会花40分钟左右做剧?#20197;?#21160;,这可以简单的转换成锻炼。周日更少的时间单纯来自于我想?#36947;痢?#21608;一时间的下降证明了我周一?#20064;?#30340;?#38047;?#24515;情。



分析不同运动的每分钟卡路里消耗量揭示了一些有趣的发现。虽然有很多相?#39057;?#25968;据,但很难去为每一个人泛化。因为这有很大一部分取决于健康水?#20581;?#20154;口、技能、更重要的是如何享受做特定的运动。



跑步帮助我每分钟燃烧12卡路里。那么用很简单的数学可以发现:为了抵消一杯啤酒带来的伤害,我跑10分钟步就可以了。


网球据了第二位。这又是一个双赢,因为本人很?#19981;?#32593;球!看到随着我的技术提高,数据也在变化是很有趣的。


游泳数据并没有震惊到我,因为我仍然努力在学习游泳?#35760;傘?#22312;泳池里花了一些时间之后,这项锻炼转变为休?#24615;?#21160;。


要注意的是,卡路里消耗不应该是运动的唯一考量。但是,这碰巧成为我目前通过Fitbit考察的唯一考量。


最后,看不同的数据和其他数据有什么关系也很有用。画一个关系热图帮助我们揭开一些数据背后的秘密。


卡路里消耗和行走步数以及活动时间强烈相关。?#31859;?#26102;间和周中卡路里消耗?#21512;?#20851;,这意味着?#19968;?#20102;更多时间在周末休息。


睡眠分析


好的睡眠对于帮助改善心情、记忆和?#29616;?#33021;力?#27973;?#37325;要。我们花了差不多三分之一的时间睡觉。也就是我们一生大约花了26年睡在床上!虽然新陈代谢会变慢,但所有主要器官和系统仍继续在作用。因此,拥有良好的睡眠是很重要的。


随着读更多这方面的文章,我发现有很多常规套路可以帮助我们获得高睡眠质量。例如:

  • 遵照一个健康的睡眠规划

  • 晚上在躺上床前避免亮/?#20828;?#20809;线

  • 快入夜时避免咖啡因

  • 睡在凉爽黑暗的房间里

  • 每天最少7-9小时的睡眠。当然,也有很多研?#20811;?小时就能得到高质量睡眠

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