GarminConnectのデータとOMRON体重計のデータの突合分析

• はじめに

こんにちは、suzuki-dataです。

私は現在、Tableau DataSaberというプログラムに挑戦しています。

その課題のひとつとして、
公開可能なデータをもとに作成したVisualAnalytics（以降Viz）をTableau Publicにて公開しています。
この記事では、そのVizについて説明します。

• 作成したViz
  • 運動による獲得距離・消費カロリーと体重・体組成の月次推移
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• Vizの目的
  私はジョギングなどの運動時のデータをGarminのSmartWatchで、毎日の体重をOMRONの体重計でそれぞれ計測しているのですが、残念ながら、それぞれのクラウドサービス上ではお互いのデータが連携できないため、運動による体重管理の効果を分析することができていませんでした。
  なので、今回の課題をきっかけに、運動量と体重の関係を分析してみました。

 

• Viz作成手順
  • GarminConnect、Omronのアプリからそれぞれデータをcsv出力します。
  • csvをTableauに取り込み、お互いのデータを日付で関連付けします。
  • 月ごとの合計運動獲得距離・合計消費カロリー、およびその累積値をグラフ化します。
  • 運動の種類によるフィルタを追加します。
  • 月ごとの平均体重・骨格筋率・体脂肪率をグラフ化します。
  • 月ごとの平均体重・骨格筋率・体脂肪率について、先月からの増減を色で表示します。
  • 得られたインサイトについて、ReferenceLineと注釈を追加します。

 

• Vizで工夫したこと
  折れ線グラフのみだと体重計データ（平均体重・骨格筋率・体脂肪率）の変化が一目でわからないので、先月からの増減の計算式を作成し、色で表示することでメリハリをつけました。
  • 計算式
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  • 計算式を使って増減を色で表示
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• Vizからわかったこと
  毎年１月と８月に体重が増えがちなことはわかっていたのですが、運動量との比較により、１月は単なる正月太りであるのに対し、８月は運動量の低下が大きな要因であることがわかりました。
  １月については、運動量を増やした2022年は体重が増えていないことから、同様の運動量をキープすることで体重管理し、
  ８月については、水泳や自転車など、暑くても実施可能な種類の運動を増やそうと思います。