


Heute habe ich mich in die Schlaf -Score -Daten meines Oura -Rings eingeteilt, was eine entscheidende Frage auffordert: Ist dieses Problem KI erforderlich oder reicht eine einfache Formel aus?
Aktivitätsverfolgung und das Oura -Ring
Ich bin ein datengesteuerter Gesundheitsbegeisterter, der Fitness-Tracker wie Fitbit und Garmin verwendet. Für den Alltag bevorzuge ich den Oura -Ring jedoch für sein diskretes Design. Die Schlafverfolgung ist ein wichtiges Merkmal, wodurch der Schlafbewertungswert untersucht wird. (Für diejenigen, die unbekannt sind, ist der Schlafstand in unserem Blog detailliert.)
Der rätselhafte Schlaf Score
Ein Nachteil von Oura sind seine Paywalled -Erkenntnisse. In der kostenlosen Version werden im Gegensatz zu Fitbit und Garmins umfassenden Dashboards nur die Schlafprüfung angezeigt. Dies wirft die Frage auf: Was macht diese Schlafbewertung so besonders und ist das Abonnement wert?
Die Hypothese: einfache Korrelationen
Meine anfängliche Hypothese als Datenwissenschaftler war einfach: Eine höhere tiefe Schlafdauer und eine niedrigere durchschnittliche Herzfrequenz korrelieren mit besseren Schlafwerten. Könnte es so einfach sein? Lassen Sie uns herausfinden.
Datenerfassung und -verarbeitung
Ich habe über ihre Entwickler -API auf meine Oura -Daten zugegriffen, um Schlafdaten abzurufen und sie als JSON -Datei zu speichern.
def get_data(type): url = 'https://api.ouraring.com/v2/usercollection/' + type params={ 'start_date': '2021-11-01', 'end_date': '2025-01-01' } headers = { 'Authorization': 'Bearer ' + auth_token } response = requests.request('GET', url, headers=headers, params=params) return response.json()["data"] data = get_data("sleep") with open('oura_data_sleep.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
Diese Daten wurden dann in Elasticsearch für eine einfache Abfrage indiziert. Die JSON -Struktur vereinfacht diesen Prozess und erforderte keine zusätzliche Zuordnung oder Datenreinigung.
client = Elasticsearch( cloud_id=ELASTIC_CLOUD_ID, api_key=ELASTIC_API_KEY ) index_name = 'oura-history-sleep' # ... (Elasticsearch index creation and data loading code) ...
Das Experiment: einfache Abfragen
Mein Experiment umfasste einfache Fragen, um meine Hypothese zu testen. Ich habe erstmals Tage nach dem höchsten Schlaf Score sortiert:
response = client.search(index = index_name, sort="readiness.score:desc") # ... (Code to print day and sleep score) ...
Die Untersuchung dieser hochwertigen Tage ergab konsistente Muster in tiefem Schlaf und Herzfrequenz. Dann habe ich eine Elasticsearch -Abfrage -Filterung für tiefe Schlaf über 1,5 Stunden und Herzfrequenz unter 60 bpm gebaut, sortiert nach REM Sleep:
query = { "range" : { "deep_sleep_duration" : { "gte" : 1.5*3600 } }, "range" : { "average_heart_rate":{ "lte" : 60 } } } response = client.search(index = index_name, query=query, sort="rem_sleep_duration:desc")
Die Ergebnisse korrelierten stark mit den anfänglichen High-Score-Tagen. Dies zeigt zwar nicht perfekt, zeigt die Vorhersagekraft einer einfachen Formel. Weitere Kibana -Visualisierungen (unten gezeigt) Verstärken Sie diese Verbindung.
Die Signifikanz
Im Hype um KI ist es leicht, einfachere Lösungen zu übersehen. Dieser Schlafpunkt, der oft als komplexe KI -Leistung dargestellt wird, basiert im Wesentlichen auf einer einfachen Formel. Dies unterstreicht die Bedeutung des Verständnisses, wenn einfachere Methoden ausreichen, was zu genaueren, kostengünstigeren und leicht interpretierbaren Ergebnissen führt. Dies unterstreicht den dauerhaften Wert von Datenwissenschaftsgrundlagen und intuitiver Modellierung. Während die fortschrittliche Technologie beeindruckend ist, ist zu wissen, wann nicht sie verwenden, gleichermaßen wichtig.
Siehe das vollständige Code -Notizbuch hier.Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnalyse meines Ouraa Sleep Score - ist es KI oder nur Mathematik?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer -Anfänger für Programmierungen? Wenn Sie nur 10 Stunden Zeit haben, um Computer -Anfänger zu unterrichten, was Sie mit Programmierkenntnissen unterrichten möchten, was würden Sie dann beibringen ...

Wie kann man nicht erkannt werden, wenn Sie Fiddlereverywhere für Man-in-the-Middle-Lesungen verwenden, wenn Sie FiddLereverywhere verwenden ...


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.