如何利用智能手表数据改善健康：以Fitbit为例

本文看点

▪ 数据可以帮助保持健康。Fitbit应用程序在捕获和展示数据方面表现出色，作者使用Fitbit智能手表来采集数据，分析自己的运动、卡路里燃烧和睡眠。

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Fitbit开发人员提供的网络应用程序接口让用户得以访问个人数据，作者根据Fitbit上大量的数据点及其关系，作者发现：燃烧的卡路里与步数和运动时间密切相关。

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睡眠对于保持情绪、记忆和认知能力是必须且必然的。睡眠周期中有四个阶段：浅睡眠、REM睡眠、深睡眠、醒着。根据绘制的不同睡眠阶段相互关系图，作者发现，睡眠最重要的是质而不是量。

原文来自Freecodecamp，作者Yash Soni

事实证明，数据可以让你保持健康

运动踪器已经成为一项价值数百万美元的产品类目。我有很多不错的跟踪器，起先是Nike Fuelband智能健身腕带，然后是小米运动手环。

就我个人而言，不管是哪一款，我都用不好。它们最终都变成了一款花哨的电子手表，而且每隔几天就得充电，以便显示正确的时间。

几个月前，我的一个朋友送给我一个Fitbit Versa智能手表。它让我刮目相看，为什么呢？

自从我放弃使用健康手环，我变了很多。当我收到这份礼物的时候，我正坐在椅子上，盯着笔记本电脑。我有严重的背痛和姿态反射不良的问题。

多年来的不良习惯不可能在几天或几周内就能得到纠正。成天坐着在当今看来宛如新式“吸烟”，我开始注意自己的体态，试着保持积极生活方式。

所以，我重新用起了Fitbit，尝试了一个星期。作为消费品，Fitbit的App在捕获和展示数据方面做得非常好。

Fitbit跟踪全部卡路里，包括卡路里燃烧。

图注：Fitbit App上的运动、卡路里燃烧和睡眠分析。

我已经两个星期没戴机械手表了。深受Fitbit捕捉到的各种各样的数据点的吸引，我很想看看数据背后隐藏着什么。

图注：实验循环。

我很快就开始了一项实验，看看我能否跟上我定的目标。我也想知道是否有任何外部因素影响会这些目标。最后，我想揭示整个研究过程中隐秘、有趣的发现。我对于以下发现特别感兴趣：

1.我有多活跃？我是不是有很多时间都坐着不动？

2.工作日和周末的数据有什么不同？

3.促进卡路里燃烧最多的因素是什么？

4.哪些锻炼能最好、最容易地实现我的每日目标？

5.我是否遵循稳定的睡眠时间表？影响因素是什么？

6.了解睡眠阶段，找出获得更好的深睡眠的方法。

7.长时间观看Netflix视频对周末睡眠有什么影响？

8.训练一个简单的机器学习模型，看看是否有获得更佳睡眠的隐藏模式。

我在标准的Fitbit App上无法找到这些问题的答案。我需要原始数据。

获取数据

我的第一项任务，就是找出从设备中提取数据的方法。浏览了开发人员页面后，我发现他们提供了网络应用程序接口（API）以访问用户数据。

在检查这些API时，我惊讶地发现，每分钟都有大量的数据被捕获和保存。任意一天的步数、卡路里燃烧量、睡眠阶段、甚至每分钟的心率都有记录下来！

有时候，因为想要了解整体健康状况，我们忘记了自己分享了哪些个人信息。通过阅读其隐私政策，我发现Fitbit增加了额外的检查来保证数据的安全。

我注册了我的App，获得了必要的客户端凭证，开始采集数据。完成了必要的授权步骤之后，我收集并整合了我的日常活动、睡眠和心率数据，并将其转储到Excel文件中。在清理了一些数据之后，数据集就准备好了！

活动分析

Fitbit有大量衡量日常活动水平的数据点。步数、卡路里和楼层是一些标准的衡量方法。它还记录了我每天中都、轻度和高度活跃的时间。

我烦恼的不是每天燃烧的卡路里，而是我Fitbit设备上设定的每天8,000步的目标。下面的图表显示我平均每天走大约7,800步，这非常接近我的目标。一些研究表明，每天走10,000步是理想的，这将是我的下一个目标。

从周二到周六，我平均每天有40分钟为高度活跃，也就是积极运动。星期天活跃的时间较少，主要是偷懒/休息了。周一活跃时间的下降说明我陷入了周一综合症，是时候解决这个问题了。

通过分析各种活动每分钟燃烧的卡路里，我们发现了一些有趣的现象。虽然互联网上有很多类似的数据，但很难对每个人都一概而论。因为这很大程度上取决于健康水平、人口统计、技能，最重要的是我有多喜欢做这些特定的锻炼。

有趣的是，跑步可以帮助我每分钟燃烧12卡路里。从数学上看，很简单：喝一杯啤酒，我需要跑10分钟才能燃烧掉这些卡路里。

网球？——众多运动中我最喜欢的一个，现在排在卡路里消耗榜第二。这又是一个双赢的局面！看看这个排名是否会随着我打球技能提高而改变，这会很有趣。

我并不对游泳的卡路里消耗感到惊讶，我还在努力跟上我的连续圈数呢。我一旦在游泳池里待了一段时间，这项运动就会变成一项休闲活动。

要注意的是，燃烧的卡路里不应是活动的唯一分级指标。但这是我目前能通过Fitbit衡量的唯一指标。

最后，查看各个数据点之间的关联也是非常有用的。绘制相关的热图有助于揭示一些发现。

燃烧的卡路里与步数和运动时间密切相关。久坐的时间与工作日呈负相关，这意味着我在周末偷懒的时间更多。

睡眠分析

睡眠对于保持情绪、记忆和认知能力是必须且必然的。我们一生中大约有三分之一的时间都在睡觉。也就是说，一个人花在睡觉上的时间竟有26年！虽然睡觉时新陈代谢普遍减慢，但所有主要器官和调节系统仍在发挥作用。因此，充分利用睡眠变得非常重要。

通过阅读更多关于这方面的内容，我发现有一些方法可以帮助你获得良好的夜间睡眠。

1.遵循良好的睡眠时间表。

2.睡觉前避免亮光/蓝色灯光。

3.当天晚些时候要避免摄入咖啡因。

4.睡在凉爽黑暗的房间里。

5.每天至少睡7-9个小时。一些研究表明，即使睡眠时间在5小时内，你也可以充分利用你的睡眠。

在这个实验过程中，我尝试按照上面的步骤来约束自己严格遵循睡眠时间表。是时候验证这些步骤了。

从下面的图表中，我发现我的平均睡眠时间为7小时，数字没有太大的偏差。虽然我能在11点前上床睡觉，但起床时间仍然在5:30到7:00之间。

虽然平均持续时间总体相似，但睡眠质量不尽相同。有些时候，即使我只睡睡了6个小时，我也会非常活跃；而很多例子表明，即使起得很晚，我也并不会觉得精力充沛。通过分析神秘的睡眠周期，我找到了答案。

当我们睡着的时候，我们的身体通常会经历几个睡眠周期，在以下几个阶段之间交替：

浅睡眠：这个阶段通常在入睡后几分钟内开始。在这一阶段，呼吸和心率通常会略有下降。浅睡眠促进精神和身体的恢复。

深睡眠：深睡眠通常发生在头几个小时的睡眠中。呼吸变得缓慢，肌肉放松，心率通常变得更有规律。当我们早上醒来时感觉神清气爽，很可能是因为我们经历了一段稳定的深睡眠。深睡眠可以促进身体的恢复以及记忆和学习。

快速眼动（REM）睡眠：快速眼动睡眠是一个以大脑强烈运动为特征的活跃期。快速眼动睡眠的第一阶段通常发生在深睡眠的初始阶段之后。呼吸更快、不规则，也比较浅。

此时，眼球会向各个方向快速转动，因此该阶段被称为快速眼动睡眠。这是我们做梦的阶段。快速眼动睡眠在情绪调节、学习和记忆方面发挥着重要作用。

下图显示，我的身体平均只有17%的时间处于深睡眠状态，19%的时间处于快速眼动睡眠状态，其余时间要么处于浅睡眠状态，要么处于略微清醒的状态。浅睡眠和深睡眠的日期时间图表显示，这些数字变化很大。

如果我们绘制不同睡眠阶段的关系图，我们会发现，睡眠时间与浅睡眠高度相关，但与深睡眠没有很强的相关性。

这基本上意味着，仅仅增加睡眠时间并不能保证一个好的深睡眠。我想这有助于验证关于睡眠的重要认知：

关于睡眠，重要的是质而不是量。

在工作日，严格遵循睡眠时间表是很容易做到的，但在周末就完全不是这样了。

上面的箱形图显示，周六最易受影响，睡眠时间从5小时到9小时不等。长时间观看Netflix视频和周末派对等不良习惯会影响这种例行时间表。相反，据周日较小的箱线图显示，我会为周一早晨做好充分准备。

看着这些潜意识的身体行为清晰地在这些细节上暴露出来，真是非常有趣。

最后，我想看看我的日常活动是否会影响我的睡眠。虽然我没有得到很多用以建立机器学习模型的数据，但初步的运行却显示了一些有趣的结果。该研究预测，在白天保持活跃，然后在晚上11点前上床睡觉，会增加深睡眠的时间。

虽然现在验证还为时过早，当我有了更多的睡眠数据和其他提高模型准确性的功能，我会再次验证。

这一切都值得吗？

这次实验收获颇丰。我发现了我的身体对外部刺激会作出一些有趣的反应。它就像一台机器，调整某些旋钮就可以得到不同的结果。

接下来，我计划改进一些活动目标，还会尝试一些生物黑科技，看看这些技术对我的睡眠质量是否有积极的影响。我还考虑开发一个Fitbit闹钟App，它只在我获得足够高质量睡眠时才会把我叫醒（不知道这种App是否已经存在）。

最后，我不打算再将此视作一个实验了。我一开始觉得这是倍受压迫的例行公事，但现在已经成为了习惯。在过去，我看过很多研究早起重要性的文章，现在，我终于亲身体会到了。