wellness10/PMData_sports_logging_dataset

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- name: train
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- split: train
path: very_active/train-*
---


- **calories.json** shows how many calories the person has burned
the last minute.
- **distance.json** gives the distance moved per minute. Distance is in
centimeters.
- **exercise.json** describes each activity in more detail. It contains the
date with start and stop time, time in different activity levels,
type of activity, and various performance metrics depending
on the type of exercise, e.g., for running, it contains distance,
time, steps, calories, speed, and pace.
- **heart_rate.json** shows the number of heartbeats per minute (bpm)
at a given time.
- **sedentary_minutes.json** sums up the number of sedentary minutes per day.
- **lightly_active_minutes.json** sums up the number of lightly active minutes per day.
- **moderately_active_minutes.json** sums up the number of moderately active minutes per day.
- **very_active_minutes.json** sums up the number of very active
minutes per day.
- **resting_heart_rate.json** gives the resting heart rate per day.
- **sleep.json** is a per sleep breakdown of the sleep into periods of
light, deep, REM sleeps, and time awake.
- **steps.json** displays the number of steps per minute.
time_in_heart_rate_zones.json gives the number of minutes in
different heart rate zones. Using the common formula of
220 minus your age to find the max heart rate, Fitbit6 will
calculate your maximum heart rate and then create three
target heart rate zones — fat burn (50 to 69 percent of your
max heart rate), cardio (70 to 84 percent of your max heart
rate), and peak (85 to 100 percent of your max heart rate).

- Reference: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3339825.3394926

许可证：MIT
数据集信息：
- 配置项：calories
特征：
- 名称：dateTime，数据类型：字符串（string）
- 名称：value，数据类型：64位浮点数（float64）
分割集：
- 名称：train（训练集），字节数：104703399，样本数：3377529
下载大小：24378190，数据集总大小：104703399
- 配置项：distance
特征：
- 名称：dateTime，数据类型：字符串（string）
- 名称：value，数据类型：64位整数（int64）
分割集：
- 名称：train，字节数：47575855，样本数：1534705
下载大小：11892290，数据集总大小：47575855
- 配置项：exercise
特征：
- 名称：logId，数据类型：64位整数
- 名称：activityName，数据类型：字符串
- 名称：activityTypeId，数据类型：64位整数
- 名称：activityLevel，数据类型：字符串
- 名称：averageHeartRate，数据类型：64位浮点数
- 名称：calories，数据类型：64位整数
- 名称：duration，数据类型：64位整数
- 名称：activeDuration，数据类型：64位整数
- 名称：steps，数据类型：64位浮点数
- 名称：logType，数据类型：字符串
- 名称：heartRateZones，数据类型：字符串
- 名称：lastModified，数据类型：字符串
- 名称：startTime，数据类型：字符串
- 名称：originalStartTime，数据类型：字符串
- 名称：originalDuration，数据类型：64位整数
- 名称：elevationGain，数据类型：64位浮点数
- 名称：hasGps，数据类型：布尔值（bool）
- 名称：shouldFetchDetails，数据类型：布尔值
- 名称：manualValuesSpecified.calories，数据类型：布尔值
- 名称：manualValuesSpecified.distance，数据类型：布尔值
- 名称：manualValuesSpecified.steps，数据类型：布尔值
- 名称：distance，数据类型：64位浮点数
- 名称：distanceUnit，数据类型：字符串
- 名称：speed，数据类型：64位浮点数
- 名称：source.type，数据类型：字符串
- 名称：source.name，数据类型：字符串
- 名称：source.id，数据类型：字符串
- 名称：source.url，数据类型：字符串
- 名称：source.trackerFeatures，数据类型：字符串
- 名称：tcxLink，数据类型：字符串
- 名称：pace，数据类型：64位浮点数
- 名称：vo2Max.vo2Max，数据类型：64位浮点数
- 名称：swimLengths，数据类型：64位浮点数
- 名称：poolLength，数据类型：64位浮点数
- 名称：poolLengthUnit，数据类型：字符串
- 名称：customHeartRateZones，数据类型：字符串
分割集：
- 名称：train，字节数：1729459，样本数：2440
下载大小：317048，数据集总大小：1729459
- 配置项：heart_rate
特征：
- 名称：dateTime，数据类型：字符串
- 名称：value.bpm，数据类型：64位整数
- 名称：value.confidence，数据类型：64位整数
分割集：
- 名称：train，字节数：818664288，样本数：20991392
下载大小：172809830，数据集总大小：818664288
- 配置项：lightly_active_min
特征：
- 名称：dateTime，数据类型：字符串
- 名称：value，数据类型：64位整数
分割集：
- 名称：train，字节数：69564，样本数：2244
下载大小：11352，数据集总大小：69564
- 配置项：moderate_active_min
特征：
- 名称：dateTime，数据类型：字符串
- 名称：value，数据类型：64位整数
分割集：
- 名称：train，字节数：74276，样本数：2396
下载大小：8430，数据集总大小：74276
- 配置项：sedentary_min
特征：
- 名称：dateTime，数据类型：字符串
- 名称：value，数据类型：64位整数
分割集：
- 名称：train，字节数：74276，样本数：2396
下载大小：13457，数据集总大小：74276
- 配置项：sleep
特征：
- 名称：logId，数据类型：64位整数
- 名称：dateOfSleep，数据类型：字符串
- 名称：startTime，数据类型：字符串
- 名称：endTime，数据类型：字符串
- 名称：duration，数据类型：64位整数
- 名称：minutesToFallAsleep，数据类型：64位整数
- 名称：minutesAsleep，数据类型：64位整数
- 名称：minutesAwake，数据类型：64位整数
- 名称：minutesAfterWakeup，数据类型：64位整数
- 名称：timeInBed，数据类型：64位整数
- 名称：efficiency，数据类型：64位整数
- 名称：type，数据类型：字符串
- 名称：infoCode，数据类型：64位整数
- 名称：mainSleep，数据类型：布尔值
- 名称：levels.summary.deep.count，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.deep.minutes，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.deep.thirtyDayAvgMinutes，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.wake.count，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.wake.minutes，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.wake.thirtyDayAvgMinutes，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.light.count，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.light.minutes，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.light.thirtyDayAvgMinutes，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.rem.count，数据类型：64位浮点数
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- 名称：levels.data，数据类型：字符串
- 名称：levels.shortData，数据类型：字符串
- 名称：levels.summary.restless.count，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.restless.minutes，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.awake.count，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.awake.minutes，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.asleep.count，数据类型：64位浮点数
- 名称：levels.summary.asleep.minutes，数据类型：64位浮点数
分割集：
- 名称：train，字节数：7546961，样本数：2064
下载大小：1203324，数据集总大小：7546961
- 配置项：steps
特征：
- 名称：dateTime，数据类型：字符串
- 名称：value，数据类型：64位整数
分割集：
- 名称：train，字节数：47575855，样本数：1534705
下载大小：11714035，数据集总大小：47575855
- 配置项：time_in_heart_rate_zones
特征：
- 名称：dateTime，数据类型：字符串
- 名称：value.valuesInZones.IN_DEFAULT_ZONE_3，数据类型：64位浮点数
- 名称：value.valuesInZones.IN_DEFAULT_ZONE_1，数据类型：64位浮点数
- 名称：value.valuesInZones.BELOW_DEFAULT_ZONE_1，数据类型：64位浮点数
- 名称：value.valuesInZones.IN_DEFAULT_ZONE_2，数据类型：64位浮点数
- 名称：value.valuesInZones.IN_CUSTOM_ZONE，数据类型：64位浮点数
- 名称：value.valuesInZones.BELOW_CUSTOM_ZONE，数据类型：64位浮点数
- 名称：value.valuesInZones.ABOVE_CUSTOM_ZONE，数据类型：64位浮点数
分割集：
- 名称：train，字节数：172881，样本数：2178
下载大小：32048，数据集总大小：172881
- 配置项：very_active
特征：
- 名称：dateTime，数据类型：字符串
- 名称：value，数据类型：64位整数
分割集：
- 名称：train，字节数：74276，样本数：2396
下载大小：9339，数据集总大小：74276
配置项列表：
- 配置项：calories，数据文件：
- 分割集：train，路径：calories/train-*
- 配置项：distance，数据文件：
- 分割集：train，路径：distance/train-*
- 配置项：exercise，数据文件：
- 分割集：train，路径：exercise/train-*
- 配置项：heart_rate，数据文件：
- 分割集：train，路径：heart_rate/train-*
- 配置项：lightly_active_min，数据文件：
- 分割集：train，路径：lightly_active_min/train-*
- 配置项：moderate_active_min，数据文件：
- 分割集：train，路径：moderate_active_min/train-*
- 配置项：sedentary_min，数据文件：
- 分割集：train，路径：sedentary_min/train-*
- 配置项：sleep，数据文件：
- 分割集：train，路径：sleep/train-*
- 配置项：steps，数据文件：
- 分割集：train，路径：steps/train-*
- 配置项：time_in_heart_rate_zones，数据文件：
- 分割集：train，路径：time_in_heart_rate_zones/train-*
- 配置项：very_active，数据文件：
- 分割集：train，路径：very_active/train-*


- **calories.json**：记录单分钟内人体消耗的卡路里总量。
- **distance.json**：提供每分钟移动的距离，单位为厘米。
- **exercise.json**：详细描述每一项活动，包含活动的起止时间、不同活动强度对应的时长、活动类型，以及与运动类型相关的各类性能指标——例如跑步场景下会包含距离、时长、步数、卡路里消耗、速度与配速等信息。
- **heart_rate.json**：展示指定时刻的每分钟心跳数（beats per minute, bpm）。
- **sedentary_minutes.json**：统计单日的静坐总时长（分钟）。
- **lightly_active_minutes.json**：统计单日轻度活动的总时长（分钟）。
- **moderately_active_minutes.json**：统计单日中度活动的总时长（分钟）。
- **very_active_minutes.json**：统计单日高强度活动的总时长（分钟）。
- **resting_heart_rate.json**：提供单日静息心率数据。
- **sleep.json**：按睡眠周期拆解睡眠数据，分为浅睡、深睡、快速眼动（REM）睡眠以及清醒时段。
- **steps.json**：展示每分钟的步数统计。
- **time_in_heart_rate_zones.json**：统计处于不同心率区间的分钟数。Fitbit设备通过“220减去年龄”的通用公式计算个人最大心率，并据此划分三个目标心率区间：脂肪燃烧区间（最大心率的50%~69%）、心肺锻炼区间（70%~84%）以及峰值区间（85%~100%）。

- 参考文献：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3339825.3394926

原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

1. 卡路里（calories）

• 特征：
  • dateTime: 字符串类型
  • value: 浮点数类型
• 分割：
  • train: 字节数为104703399，样本数为3377529
• 下载大小：24378190字节
• 数据集大小：104703399字节

2. 距离（distance）

• 特征：
  • dateTime: 字符串类型
  • value: 整数类型
• 分割：
  • train: 字节数为47575855，样本数为1534705
• 下载大小：11892290字节
• 数据集大小：47575855字节

3. 锻炼（exercise）

• 特征：
  • logId: 整数类型
  • activityName: 字符串类型
  • activityTypeId: 整数类型
  • activityLevel: 字符串类型
  • averageHeartRate: 浮点数类型
  • calories: 整数类型
  • duration: 整数类型
  • activeDuration: 整数类型
  • steps: 浮点数类型
  • logType: 字符串类型
  • heartRateZones: 字符串类型
  • lastModified: 字符串类型
  • startTime: 字符串类型
  • originalStartTime: 字符串类型
  • originalDuration: 整数类型
  • elevationGain: 浮点数类型
  • hasGps: 布尔类型
  • shouldFetchDetails: 布尔类型
  • manualValuesSpecified.calories: 布尔类型
  • manualValuesSpecified.distance: 布尔类型
  • manualValuesSpecified.steps: 布尔类型
  • distance: 浮点数类型
  • distanceUnit: 字符串类型
  • speed: 浮点数类型
  • source.type: 字符串类型
  • source.name: 字符串类型
  • source.id: 字符串类型
  • source.url: 字符串类型
  • source.trackerFeatures: 字符串类型
  • tcxLink: 字符串类型
  • pace: 浮点数类型
  • vo2Max.vo2Max: 浮点数类型
  • swimLengths: 浮点数类型
  • poolLength: 浮点数类型
  • poolLengthUnit: 字符串类型
  • customHeartRateZones: 字符串类型
• 分割：
  • train: 字节数为1729459，样本数为2440
• 下载大小：317048字节
• 数据集大小：1729459字节

4. 心率（heart_rate）

• 特征：
  • dateTime: 字符串类型
  • value.bpm: 整数类型
  • value.confidence: 整数类型
• 分割：
  • train: 字节数为818664288，样本数为20991392
• 下载大小：172809830字节
• 数据集大小：818664288字节

5. 轻度活动分钟（lightly_active_min）

• 特征：
  • dateTime: 字符串类型
  • value: 整数类型
• 分割：
  • train: 字节数为69564，样本数为2244
• 下载大小：11352字节
• 数据集大小：69564字节

6. 中度活动分钟（moderate_active_min）

• 特征：
  • dateTime: 字符串类型
  • value: 整数类型
• 分割：
  • train: 字节数为74276，样本数为2396
• 下载大小：8430字节
• 数据集大小：74276字节

7. 久坐分钟（sedentary_min）

• 特征：
  • dateTime: 字符串类型
  • value: 整数类型
• 分割：
  • train: 字节数为74276，样本数为2396
• 下载大小：13457字节
• 数据集大小：74276字节

8. 睡眠（sleep）

• 特征：
  • logId: 整数类型
  • dateOfSleep: 字符串类型
  • startTime: 字符串类型
  • endTime: 字符串类型
  • duration: 整数类型
  • minutesToFallAsleep: 整数类型
  • minutesAsleep: 整数类型
  • minutesAwake: 整数类型
  • minutesAfterWakeup: 整数类型
  • timeInBed: 整数类型
  • efficiency: 整数类型
  • type: 字符串类型
  • infoCode: 整数类型
  • mainSleep: 布尔类型
  • levels.summary.deep.count: 浮点数类型
  • levels.summary.deep.minutes: 浮点数类型
  • levels.summary.deep.thirtyDayAvgMinutes: 浮点数类型
  • levels.summary.wake.count: 浮点数类型
  • levels.summary.wake.minutes: 浮点数类型
  • levels.summary.wake.thirtyDayAvgMinutes: 浮点数类型
  • levels.summary.light.count: 浮点数类型
  • levels.summary.light.minutes: 浮点数类型
  • levels.summary.light.thirtyDayAvgMinutes: 浮点数类型
  • levels.summary.rem.count: 浮点数类型
  • levels.summary.rem.minutes: 浮点数类型
  • levels.summary.rem.thirtyDayAvgMinutes: 浮点数类型
  • levels.data: 字符串类型
  • levels.shortData: 字符串类型
  • levels.summary.restless.count: 浮点数类型
  • levels.summary.restless.minutes: 浮点数类型
  • levels.summary.awake.count: 浮点数类型
  • levels.summary.awake.minutes: 浮点数类型
  • levels.summary.asleep.count: 浮点数类型
  • levels.summary.asleep.minutes: 浮点数类型
• 分割：
  • train: 字节数为7546961，样本数为2064
• 下载大小：1203324字节
• 数据集大小：7546961字节

9. 步数（steps）

• 特征：
  • dateTime: 字符串类型
  • value: 整数类型
• 分割：
  • train: 字节数为47575855，样本数为1534705
• 下载大小：11714035字节
• 数据集大小：47575855字节

10. 心率区间时间（time_in_heart_rate_zones）

• 特征：
  • dateTime: 字符串类型
  • value.valuesInZones.IN_DEFAULT_ZONE_3: 浮点数类型
  • value.valuesInZones.IN_DEFAULT_ZONE_1: 浮点数类型
  • value.valuesInZones.BELOW_DEFAULT_ZONE_1: 浮点数类型
  • value.valuesInZones.IN_DEFAULT_ZONE_2: 浮点数类型
  • value.valuesInZones.IN_CUSTOM_ZONE: 浮点数类型
  • value.valuesInZones.BELOW_CUSTOM_ZONE: 浮点数类型
  • value.valuesInZones.ABOVE_CUSTOM_ZONE: 浮点数类型
• 分割：
  • train: 字节数为172881，样本数为2178
• 下载大小：32048字节
• 数据集大小：172881字节

11. 非常活跃（very_active）

• 特征：
  • dateTime: 字符串类型
  • value: 整数类型
• 分割：
  • train: 字节数为74276，样本数为2396
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• 数据集大小：74276字节

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

wellness10/PMData_sports_logging_dataset数据集的构建，是通过收集用户在运动过程中的各项生理及活动数据，如卡路里消耗、距离、活动类型、心率等，按照时间序列进行组织。数据来源于多种运动追踪设备，经过清洗、格式化后，形成了包含多种配置的数据集，每个配置对应一种特定的数据类型，如calories、distance、exercise等，以训练集的形式呈现。

特点

该数据集的特点在于其多样性及细粒度的数据，涵盖了运动过程中的多项生理指标及活动细节。数据集包含了丰富的时间序列信息，能够反映用户在不同时间段的运动状态及生理变化。此外，数据集采用了MIT许可证，保证了数据的开放性和可用性，适用于运动科学、健康监测等领域的研究与应用。

使用方法

使用该数据集时，用户可以根据具体的研究需求选择相应的配置文件。数据集以JSON格式存储，可以直接下载或通过HuggingFace的API进行访问。用户需要根据自己的分析目的，对数据进行预处理，包括但不限于数据清洗、格式转换等。通过分析这些数据，研究人员可以深入理解运动对生理指标的影响，进而为健康监测和运动指导提供科学依据。

背景与挑战

背景概述

wellness10/PMData_sports_logging_dataset数据集，致力于健康与运动科学研究，由相关研究人员或机构于近年创建。该数据集聚焦于个人运动日志的详细记录，包括运动类型、持续时间、心率、卡路里消耗等维度，旨在为运动科学、健康监测和智能穿戴设备研究领域提供宝贵的数据资源。其主要研究人员或机构通过该数据集，深入探索了运动与健康状况之间的关系，对相关领域产生了显著影响。

当前挑战

在数据集构建过程中，研究人员面临着多方面的挑战。首先，确保数据收集的准确性与全面性是一大挑战，因为这直接关系到后续数据分析和模型训练的有效性。其次，运动数据的多样性和复杂性要求在数据处理和特征提取方面进行精细的设计，以适应不同的研究需求。此外，如何在保护个人隐私的前提下，合理利用这些敏感数据，也是构建此类数据集时必须考虑的问题。

常用场景

经典使用场景

在运动科学及健康监测领域，wellness10/PMData_sports_logging_dataset数据集被广泛用于研究个体运动模式与能量消耗的关系。其详细记录了运动类型、持续时间、心率等指标，为研究人员提供了一种直观的方式来分析运动强度与卡路里消耗的相互影响。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出了一系列研究工作，包括但不限于运动强度对心血管健康的影响、个性化运动计划的制定、以及基于心率的运动训练方法研究。这些研究进一步拓展了数据集的应用范围，为健康科技领域的发展提供了重要支持。

数据集最近研究

最新研究方向

wellness10/PMData_sports_logging_dataset数据集在本领域的前沿研究方向主要集中在运动生理学参数的监测与分析，如心率、卡路里消耗、活动强度等。研究者通过深入分析这些数据，旨在探索个体运动习惯、健康状况与运动表现之间的关系。该数据集的关联热点事件包括智能穿戴设备的数据采集与处理，以及基于大数据的运动健康风险评估。这些研究不仅有助于提升运动科学领域的理论与实践水平，也对促进个性化健康管理、预防慢性疾病具有重要的现实意义。