Sleep Health and Lifestyle (수면 건강 및 라이프스타일) Dataset
Kaggle (Sleep Health and Lifestyle Dataset)
데이터 세트 개요
- 수면 건강 및 생활 양식 데이터 세트는 400개의 행과 13개의 열로 구성되어 있으며,
수면 및 일상 습관과 관련된 광범위한 변수를 포함
- 성별, 연령, 직업, 수면 기간, 수면의 질, 신체 활동 수준, 스트레스 수준, BMI 범주, 혈압, 심박수, 일일 걸음 수 및 수면 장애 유무와 같은 세부 정보를 포함
데이터 세트의 주요 특징
- Comprehensive Sleep Metrics (포괄적인 수면 측정 기준) : 수면 시간, 수면의 질 및 수면 패턴에 영향을 미치는 요인을 탐구
- Lifestyle Factors (라이프스타일 요인) : 신체 활동 수준, 스트레스 수준 및 BMI 범주를 분석
- Cardiovascular Health (심혈관 건강): 혈압과 심박수 측정을 검사합니다
Sleep Disorder Analysis (수면장애 분석): 불면증, 수면 무호흡증과 같은 수면장애의 발생을 파악
데이터 셋을 이용한 주제들
- 수면 패턴 및 건강 상태 예측: 수면 시간, 수면 품질 및 일일 습관에 따른 건강 상태와의 상관 관계를 분석하고 예측 모델을 구축해볼 수 있을것이다
예) 건강 상태를 BMI, 혈압 또는 스트레스 수준과 연관지어서 예측하는 모델
- 수면과 일일 활동의 상호 관계 분석: 일일 활동 (걸음 수, 신체 활동 수준 등)과 수면 시간 및 품질 사이의 상호 작용을 조사하여 건강과 활동 간의 관계를 파악할 수 있을것이다
- 수면 장애 감지 및 분류: 데이터셋에는 수면 장애에 대한 정보가 포함되어 있으므로, 이를 기반으로 감지 및 분류 모델을 개발하여 개인의 수면 장애 여부를 판단할 수 있을것이다
- 수면에 영향을 미치는 주요 요인 확인: 나이, 성별, 직업, 스트레스 수준 등과 같은 요인이 수면에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 어떤 요인들이 수면에 가장 큰 영향을 주는지 파악할 수 있다
- 수면 시간 예측 모델: 변수들을 활용하여 개인의 수면 시간을 예측하는 모델을 구축할 수 있을것이다
- 건강 개선을 위한 조언 시스템: 개인별 건강 상태와 수면 패턴을 분석하여 건강 개선을 위한 맞춤형 조언을 제공하는 모델을 개발할 수 있을것이다
데이터 부트캠프 참여중