Bevor ich meine finalisiere Poster des Entdeckungsgipfels 2014 Zu meinen persönlichen Diät- und Fitnessdaten fragte ich meinen Kollegen Xan Gregg (leitender Entwickler von Graph Builder in JMP ), um meinen Posterentwurf zu überprüfen. Als Xan und ich mich an meinen Computer setzten, hatte ich mehrere Grafiken erstellt, die mir gefielen. Ich hatte auch eine Reihe hilfreicher Diagrammvorschläge geprüft, die Xan für JMP-Blog-Autoren verfasste. Als Ergebnis bearbeitete ich meine Diagrammtitel, um ihre Hauptbotschaften besser widerzuspiegeln und die Beschreibungen der Achsenbeschriftung zu verbessern. (Übrigens: Wenn Sie möchten, dass Xan zeigt, wie Sie eine Reihe interessanter Diagramme in Graph Builder erstellen, einschließlich eines anderen Diagramms aus meinem Poster, können Sie sehen die Aufnahme seines Discovery Summit-Vortrags mit dem Titel "Die Geheimnisse des Diagramm-Generators entsperren".
Zusammen haben Xan und ich die erste Grafik auf meinem Poster betrachtet, in der ich zeigte, wie meine saisonalen Aktivitätsmuster mit Unterschieden in der Art und Weise, wie ich meine BodyMedia® FIT®-Armbinde trage, verwechselt wurden. Ich hatte mit Liniendiagrammen und Balkendiagrammen für diese Daten experimentiert, und als ich es Xan zeigte, hatte ich mich dazu entschlossen, ein Flächendiagramm zu verwenden, um zu zeigen, wie viel Zeit ich durchschnittlich pro Woche auf der Armbinde trug (oben in blau) sehr eng verfolgt mit meiner mittleren Schrittzahl (unten, in rot).
Als der Entwurf des Diagramms angezeigt wurde, empfahl Xan:
Die Abschnitte der Grafik neu ordnen, um eine bessere Geschichte zu erzählen.Verwendung von Y-Achsen-Variablen für das Tragen und die Aktivität von Armbändern mit den gleichen Einheiten (hr: m).Verwenden einer geschachtelten X-Achse für eine hierarchische Anzeige von Monat und Jahr.Hinzufügen von Anmerkungen, um die Aufmerksamkeit auf einen Schlüsselbereich des Diagramms zu lenken.Hier ist die endgültige Version, die ich in meinem Poster verwendet habe:
Die Anmerkungen, die ich hinzugefügt habe, machen auf die Tatsache aufmerksam, dass sich die Nutzungsmuster meiner Geräte im Sommer und im Winter unterscheiden. Ich trage meine Armbinde weniger mit ärmellosen und kurzärmligen Outfits, da sie an meinem Oberarm eher auffällig ist. Während des Sommers 2012 können Sie sehen, dass ich die Armbinde tatsächlich regelmäßiger trug, und ich bekam eine Gurtbräunungslinie, die ich nicht mochte. Daher trug ich es in den Sommern 2013 und 2014 weniger.
Natürlich habe ich mich bewusst dafür entschieden, die Armbinde im Sommer weniger zu verwenden, ohne zu wissen, wie viel Einfluss sie auf die Genauigkeit meiner Aktivitäten und Schrittmessungen haben könnte. Jetzt weiß ich, dass ich diese Daten bei der weiteren Analyse sorgfältig behandeln muss. Hätte ich meine Aktivitäts- und Nutzungsdaten nicht zuerst untersucht, um mich an dieses Nutzungsmuster zu erinnern, hätte ich eine Reihe plausibler Erklärungen dafür erstellen können, warum meine Aktivitätsniveaus in den heißen Sommermonaten von North Carolina so viel niedriger waren.
Obwohl es unwahrscheinlich ist, dass ich mein Sommerkleidungsmuster für die Armbinde ändern werde, habe ich auf meinem Telefon mit Schrittzähl-Apps experimentiert, die zusätzliche Daten zur Aktivitätsschätzung bereitstellen. Die iPhone Moves-App scheint besonders gut bei der passiven Datenerfassung meiner Bewegungen und Aktivitäten zu sein, aber dieses Thema verdient wahrscheinlich einen eigenen Blog-Post!
Öffnen Sie zum Reproduzieren meines Aktivitätsbereichs-Diagramms mit Ihren eigenen Daten in Graph Builder eine Datentabelle mit einem Aktivitäts- und einem Stunden-Nutzungsmaß im Format hr: m. Wenn Sie noch keine Jahr- und Monatstransformationen Ihrer Datumsvariablen in Ihrer Tabelle haben, können Sie diese erstellen, indem Sie mit der rechten Maustaste auf Ihre Datumsvariable in der Variablenauswahl des Diagramm-Generators klicken und neue Transformationsspalten im Menü Datum und Uhrzeit hinzufügen. Ich habe eine Value Ordering-Eigenschaft für die Month-Variable verwendet, um eine Spalte für den Month-Namen zu erstellen. Dabei wurde sichergestellt, dass Year und Month Name als Ordinal angegeben wurden.
Ziehen Sie dann zum Erstellen des Diagramms:
Jahr zur X-Achse.Monatsname für die X-Achse (knapp über Year), sodass der Monatsname in Year verschachtelt ist.Aktivität auf der Y-Achse.Time Onbody zur Y-Achse direkt unterhalb von Activity, damit sie in separaten Diagrammabschnitten angezeigt werden.Um das Diagramm zu vervollständigen, ändern Sie den Elementtyp mithilfe des Symbols oben im Fenster in Bereich. Passen Sie ggf. Ihre Y-Achse, den Diagrammtitel und die Achsentitel an und fügen Sie im Menü Extras eine oder mehrere Anmerkungen hinzu. Sie können mit der rechten Maustaste auf Anmerkungen klicken, um ihr Erscheinungsbild an Ihre Grafik anzupassen. Bleiben Sie dran für den nächsten Beitrag, in dem Xan und ich zeigen, wie ich mit Graph Builder meine Compliance-Daten für das Nahrungsprotokoll zusammengefasst habe!
Besuche die erster Blogeintrag In dieser Serie erfahren Sie mehr über mein Interesse an der quantifizierten Self-Analyse (QS-Daten) und über mein E-Poster zum JMP Discovery Summit 2014, in dem 1.316 Tage meiner Aktivitäten und Lebensmittelprotokolldaten untersucht wurden. Sie können weitere Details dazu lesen, wie ich mein Excel-Format exportiert habe Aktivitätszusammenfassungsdateien und Lebensmittelprotokolldateien aus der Activity Manager-Software von BodyMedia® und importierte sie in JMP. Ich teilte auch wie ich die JMP 12 Recode-Plattform verwendet habe um meine importierte Datentabelle zu säubern. Ich habe ein geschrieben JMP-Add-In verfügbar in JMP File Exchange, mit dem Sie Ihre eigenen Dateien importieren können. Sie können ein finden Kopie meines E-Posters auf der JMP-Benutzergemeinschaft . Es ist kostenlos, der Community beizutreten, wo Sie von JMP-Benutzern auf der ganzen Welt lernen können!
Neue tragbare Geräte für das Krafttraining in Betracht ziehen Gewichtsgeschichte schrieb:
[…] Tan line hat sich in den Sommermonaten auf meine Datenerfassung ausgewirkt (wie Sie auf dem JMP-Blog hier sehen können). Daher möchte ich dies vermeiden und in diesem Sommer bessere Daten sammeln. Während ich das FitBit verehre […]
Shannon Conners schrieb:
Danke, Eric, und ja, ich stimme völlig zu. Ich bezweifle, dass es sogar so nützlich wäre, sogar Daten auf Gruppenebene zu analysieren, ohne dass irgendeine Maßnahme angezeigt wird, wie oft / wie viele Geräte tatsächlich verwendet werden. Zumindest kann die Compliance von vielen Aktivitätsmonitoren auf automatisierte Weise gemessen werden, so dass die Verwendung jedoch in irgendeiner Form berücksichtigt werden kann. Es scheint mir, dass das Sammeln von Daten aus der Lebensmittelprotokollierung für Einzelpersonen zur Ermittlung von Trends auf Gruppenebene noch problematischer ist. Es gibt so viele mögliche Fehlerquellen, von Schwierigkeiten bei der Schätzung der Portionsgröße bis hin zur Schätzung (in der Regel eine Unterschätzung) von Kalorieninformationen aus Lebensmitteln, die von anderen zubereitet wurden, wobei die Protokollierbarkeit ein vollständiges Fragezeichen darstellt. Sagen wir einfach, dass mein Vertrauen in die Schlussfolgerungen aus umfangreichen Diätstudien, die auf der Aggregation von selbst gemeldeten Daten beruhen, in den letzten Jahren stetig abgenommen hat.
Eric Jain schrieb:
Es ist witzig, wie jeder für diese Geräte unterschiedliche Nutzungsmuster hat. Dies ist etwas, das Unternehmen, die Erkenntnisse aus "Big Data" aus den Daten ihrer Kunden gewinnen möchten, im Auge behalten sollten ...
Was wir lesen | Quantifiziertes SelfQuantified Self schrieb:
[â ¦] Aktivitätszeit vs. Geräteabnutzungszeit von Shannon Conners. Shannon zeichnete ihre tatsächliche Tragezeit mit BodyMedia Fit anhand der Aktivitätsdaten auf, um zu zeigen, dass niedrige Aktivitätszahlen wahrscheinlich durch heißere Sommermonate verursacht werden, wenn das Tragen der Armbinde zu unerwünschten Bräunungsfalten führte. […]
