최근에 계량화 된 자체 데이터 시각화 프로젝트는 JMP 12를 사용하여 운동 데이터를 정리하고 시각화합니다. 내가 설명했듯이 내 이전 게시물 , JMP 12 Recode 플랫폼을 사용하여 데이터 테이블에서 운동 이름을 정리했습니다. 또한 Recode를 사용하여 계층 적 운동 그룹을 만들고 기본 본문 영역에 연습을 할당하고 상체, 하체 및 코어를 포함한 본문 영역에 본문 영역을 할당했습니다. (다른 최근 게시물을 확인해보십시오. JMP 12 Recode 업데이트.)
아래 누적 가로 막 대형 차트는 운동 노트에 기록 된 1 월 체중 측정 데이터를 모두 요약 한 것으로, 체중별로 들어 올려 진 총 무게 (수식 열에 의해 계산 됨)를 보여줍니다. 당연히, 나는 다른 달 및 년 동안 자료가있다, 그러나 나는 운동 관련된 새해 결심을위한 전통적인 달인 1 월에 나의 자료 입력 프로젝트를 시작할 것이라는 점을 생각했다. 1999-2005 및 2010-2015 기간에 걸친 13 개의 다른 Januaries에 대한 내 노트에서 웨이트 트레이닝 데이터를 발견했습니다.
아래에서는 JMP Local Data Filter를 사용하여 1 월 운동의 데이터 만 표시하도록 그래프를 제한하고 하체 또는 상반부 운동으로 분류 된 운동 만 수행했습니다. 나는 두 가지 다른 운동 범주를 제외했다 : 코어, 주로 전체 체중 해제 측정 항목에 거의 기여하지 않은 체중 운동, 운동 이름이없는 행, 심장 운동.
이 그래프를 다시 만들려면 :
견인 총 중량 해제 Y 축에 연결합니다. (이 측정 항목을 수식 항목으로 계산하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 내 이전 게시물. )견인 년 X 축으로 드래그 한 다음 달 위에 중첩 된 축을 만듭니다. 만들 수 있습니다. 년 과 달 연속 대화 상자에서 Transform 열로 연속 날짜 변수의 열을 클릭하거나 연속 대화 상자에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 날짜 열과 선택 새로운 수식 . 열> 날짜> 년, 이 단계를 반복하여 월 Abbr 기둥.견인 바디 존 그래프 빌더 오버레이 드롭 존으로 이동합니다. 본문 영역 열을 두 번 클릭 한 후 값 색상을 열 속성으로 추가하여 색상을 사용자 정의했습니다.Graph Builder 레드 삼각형 스크립트 메뉴에서 해당 옵션을 선택하여 로컬 데이터 필터를 추가했습니다. 로컬 데이터 필터는 다른 많은 JMP 플랫폼에서도 사용할 수 있으며 테이블의 기본 행 상태에 영향을주지 않고 그래프를 필터링하는 데 사용할 수 있습니다.
내가 만든 몸체 영역 막대 그래프는 내 리프팅 패턴이 시간 경과에 따라 얼마나 많이 이동했는지에 대한 초기 엿볼을주었습니다. 1999 년 체육관에서 아주 정기적으로 운동을하고 있었는데, 보통 무거운 다리 훈련 일을 포함하여 3 일간의 회전으로 신체 부위 분할 루틴을 따라갔습니다. 실제로, 하체 운동은 1999 년 1 월에 들어 올려 진 전체 무게의 60 %를 차지했습니다. 아래의 막대 차트에서 운동으로 볼 수 있듯이, 무거운 다리 누르기와 종아리 상승으로 인한 주요 기여도가 있습니다. 나는 보통 다리 프레스 세트를 수행하고 종아리는 하나씩 차례대로 올린다. 무거운 무게, 여러 세트 및 대표적인 15-20 범위의 대표 범위 사이에서, 이들 하체 운동을위한 총 체중 해제 수치는 신속하게 합산되었습니다.
하체 훈련에 대한 나의 초점은 2000 년 1 월까지 줄어들었고, 나는 자유로운 무게와 Bowflex로 거의 독점적으로 집에서 일하기 시작하면서 다음 해에도 다리 훈련을 더욱 줄였습니다. 남편과 나는 앞으로 몇 년 동안 추가 운동 장비를 집었지만 무거운 다리 훈련으로 다시 돌아 가지 않았습니다. 인생이 바쁠 때, 우리는 일관되게 장비를 사용하지 않았습니다. 이것은 2001 년 1 월부터 시작된 총 체중 해제 측정 기준의 하락으로 인해 매우 분명합니다. 대학원과 조기 부모가되어 일하는 시간이 줄어들었기 때문입니다. 나는 2004 년 초 임신 한 상태 였고 2005 년 1 월에 가장 적은 체중을 유지했습니다. 2006 년에서 2009 년까지는 1 년 동안 운동을 전혀 기록하지 않았습니다.
아래 그래프는 월별 로컬 데이터 필터 제한을 지우고 지금까지 입력 한 데이터를 보여주는 그래프입니다. 최근 몇 년 동안, 몸무게의 대부분은 상반신 운동에 기인합니다. 2014 년 12 월에 해제 된 총 체중이 1999 년 1 월에 해제 한 총량에 가까웠지만, 하체 운동은 이제 전체 체중 해제 측정 기준의 20 % 만 차지합니다.
로컬 데이터 필터를 사용하여 그래프를 사용자 지정하여 운동의 하위 집합에 대해 1 년씩 들어 올린 최대 무게를 보여주었습니다. 나는 일관된 교육 (1999 년과 2000 년)과 지난 2 년 (2013 년과 2014 년)의 데이터에 처음 2 년간 집중하기로 결정했습니다. 나는 dumbbell (DB) hammer bicep curls, flat and incline dumbbell chest presses, lateral raises and shoulder presses와 같은 필수 운동을 포함하여 적어도 4 년 중 3 번 이상 정기적으로 수행 한 덤벨 연습 목록을 선택했습니다. 흥미롭게도 내가 들었던 최대 무게는 2014 년 거의 모든 운동에서 가장 컸습니다. 단 한 번의 운동을 제외하고는 2013 년 한 운동에서 많은 운동을 사용했습니다. 그 번호가 실수가 아니라는 것을 확인하기 위해 그 운동을위한 원래의 데이터를 확인해야했습니다. 작년에 실시한 교육 프로그램에는 과거보다 더 많은 저 rep 세트가 포함되어 있었기 때문에 더 무거운 가중치를 사용하는 경향이있었습니다.
이 그래프를 작성하는 것은 조금 까다 롭습니다. 그 이유는 대부분 내가 겹쳐 지거나 얽히게 될 수 있지만 서로를 완전히 모호하게하지 않는 마커를 선택해야했기 때문입니다. 이를 위해 그래프 빌더에서 다음 단계를 수행했습니다.
DB 또는 BB 무게를 Y 축으로 드래그합니다.운동 이름을 X 축으로 끌었습니다.오버레이 필드로 연도를 드래그합니다.왼쪽 속성 창에서 요약 통계로 Max를 선택하십시오.1999 년, 2000 년, 2013 년 및 2014 년 동안의 데이터 만 표시하도록 필터링되었습니다.마커의 색상, 모양 및 투명도를 변경하여 마커와 색상으로 연도를 구별 할 수있게되었습니다.운동 자료를 시각화하기 위해 맞춤식 근육 맵을 만든 방법을 보여줄 다음 블로그 게시물을 기대해주십시오!
