Анализ фитнес-тренировок в зале
Описание
В современном мире фитнес и здоровый образ жизни все больше набирают популярность. Тренажерные залы — это уже не просто мода, а осознанный выбор миллионов людей, стремящихся улучшить свое физическое и эмоциональное состояние. Однако эффективность тренировок зависит не только от прилагаемых усилий, но и от некоторых других факторах, связанных с индивидуальными особенностями человека.
Многие выполняют однотипные упражнения, но каждый человек уникален, и то, что работает для одного, может не подойти другому. Например, возраст может оказывать влияние на способность сжигать калории или типы упражнений могут отличаться для мужчин и женщин. Анализ тренировок в спортзале актуален, так как позволяет персонализировать подход к занятиям, отслеживать прогресс, предотвращать травмы и оптимизировать время тренировок для достижения максимальной эффективности и мотивации.
Анализ основан на датасете Gym Members Exercise Dataset, найденный на платформе Kaggle. Датасет содержит информацию о тренировках посетителей тренажерного зала, включая их возраст, пол, рост, вес, продолжительность тренировки, частоту сердечных сокращений, температуру тела и количество сожженных калорий. В своем анализе я сосредоточилась на данных о возрасте, поле участников, продолжительности тренировок и количестве сожженных калорий, чтобы исследовать, как эти параметры влияют на эффективность тренировок.
Каждая диаграмма была выбрана с учетом того, какой тип визуализации лучше всего подходит для ответа на конкретный вопрос или анализа определенного аспекта данных. В работе были использованы:
- круговая диаграмма: для процентного соотношения - гистограмма: для распределения числовых данных - диаграмма рассеяния: для анализа взаимосвязи между двумя категориями - тепловая диаграмма: для визуализации интенсивности значений - столбчатая диаграмма: для сравнения нескольких показателей в рамках одной тематики
Такая инфографика показалась мне максимально наглядной и информативной.
Спорт зачастую ассоциируется с активным и здоровым образом жизни и чем-то энергичным. Поэтому для визуализации я выбирала заряжающие и яркие цвета.
Анализ данных
Перед началом работы я подготовила выбранный датасет к последующим операциям. Сперва я импортировала следующие библиотеки: files из google.colab, pandas и io. Затем я использовала функцию files.upload () для загрузки CSV-файла с данными и pd.read_csv () в сочетании с io.BytesIO () для чтения содержимого загруженного файла и преобразования его в формат DataFrame. В результате я получила переменную data, которая содержит информацию о тренировках в виде таблицы. Чтобы убедиться, что файл загружен правильно, я использовала команду file_name = list (uploaded.keys ())[0]. Это помогает избежать ошибок, если файл с таким именем уже существует.
График 1
Первый график показывает пропорциональное распределение посетителей в зависимости от пола. Как видно на графике, фитнес-клубы практически одинаково популярны среди мужчин и женщин, хотя представители мужского пола чуть чаще бывают в залах.
График 2
Для анализа возрастной категории посетителей я при момощи нейросети «Deepseek» создала гистограмму, показывающую количество людей в залах определнного возраста. Из графика можно сделать вывод, что спорт актуален в целом для людей всех возрастов. Тем не менее количество молодежи в фитнесс-клубах немного преобладает над количеством посетителей остальных возрастных категорий.
График 3
Следующий график отражает зависимость времени, проведенного в зале и количество сожженных калорий. Очевидно, время в зале является ключевым фактором для сжигания калорий. Исходя из графика с линией тренда этой зависимости, 82% изменений в количестве сожженных калорий объясняется временем, проведенным в зале.
График 4
Для оптимального восприятия сопоставления информации по пульсу и типа тренировки я использовала тепловую диаграмму. Однако результаты такого анализа меня немного удивили: как мы видим на графике, пульс у людей, занимающихся и кардио, и йогой, находится примерно на одном уровне. Выходит, пульс во время занятия активными тренировками не сильно выше, чем во время йоги или растяжки.
График 5
Следующий график описывает предпочтения при выборе типа тренировки у мужчин и женщин. Оказывается, судя по данным, мужчинам больше нравится йога и занятия растяжкой, чем женщинам.
График 6
Для визуализации зависимости среднего пульса и количества сожженных калорий я использовала диаграмму рассеяния. График показывает слабую зависимость между средним пульсом и количеством сожженных калорий. Выходит, на количество сожженных калорий в большей степени влияют другие показатели.
Заключение
Итак, наглядный анализ большого объема информации, связанного со спортом и прочими характеристиками в фитнес-клубах, визуализированный в инфографике, позволил легко прийти к выводам по теме. Исследуя данные, можно отметить эффективность конкретных типов тренировок, выделить основные факторы, влияющие на сжигание калорий и подбирать подходящие упражнения, а также выявить показатели, на которые в залах каждый человек должен обращать внимание индивидуально.
Описание применения генеративной модели
1. В работе я использовала нейросеть DeepSeek-R1 для корректировки моих кодов для создания инфографики. Ссылка на модель: https://www.deepseek.com/ Промты: https://docs.google.com/document/d/1RTlDA6hKSKGP9BTFdxPHQBXwS8_e12yCYalqud7hWw4/edit?tab=t.0
2. Для генерации изображений я обращалась к Ideogram. Ссылка на модель: https://ideogram.ai/t/explore Промты: https://docs.google.com/document/d/1A80uS1p9wrM_BEXFzCB9pNlRQsM72LxNLBzbhIPBrfs/edit?tab=t.0
Список источников
Датасет и блокнот с кодом
