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Analyse meines Ouraa Sleep Score - ist es KI oder nur Mathematik?

Barbara Streisand
Barbara StreisandOriginal
2025-01-30 02:30:09698Durchsuche

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?

Analyzing my Oura sleep score - is it AI or just math?

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.

<code class="language-python">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)</code>

Diese Daten wurden dann in Elasticsearch für eine einfache Abfrage indiziert. Die JSON -Struktur vereinfacht diesen Prozess und erforderte keine zusätzliche Zuordnung oder Datenreinigung.

<code class="language-python">client = Elasticsearch(
    cloud_id=ELASTIC_CLOUD_ID,  
    api_key=ELASTIC_API_KEY 
)

index_name = 'oura-history-sleep'

# ... (Elasticsearch index creation and data loading code) ...</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:

<code class="language-python">response = client.search(index = index_name, sort="readiness.score:desc")

# ... (Code to print day and sleep score) ...</code>

Analyzing my Oura sleep score - is it AI or just math?

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:

<code class="language-python">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")</code>

Analyzing my Oura sleep score - is it AI or just math?

Analyzing my Oura sleep score - is it AI or just math?

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.

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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.

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