2018-12-24に更新

ランニングと1年の振り返り

この記事は、Crieitのアドベントカレンダー Advent Calendar 2018 22日目の記事になります。

はじめに

私にとってこの一年はフリーランスを始めた年であり、
「年で合計400㌔走る!」という目標を掲げた年でもありました。

結果としては21日時点で402㌔。無事達成できました!

せっかくなのでデータを見つつ、今年を振り返ってみます。

ランニング開始の背景

妻に脇腹をつねられ「あれ?なんか付いてる。。!」という発言から。
とりあえず目標を建てないと続かないと思い、
週の半分で2キロ走ることができたら、400㌔いけるなという概算で設定。

データの計測について

runtasticというスマホのアプリを利用していました。

https://www.runtastic.com/ja/

GPSを有効にしてアプリを起動して走ると、時間や走行距離を計測してくれます。
1キロ毎に走行時間をアナウンスをしてくれるのでペースを維持するのに良かったです。

アプリのサイトに行くと、データがエクスポートできるのでそこからダウンロードしました。

image.png

利用したデータ

経緯度だけマスキングしてこちらにあります。良かったら利用してみてください。

https://github.com/u110/my_runtastic_data

※ 目標達成する前にダウンロードしたデータなので、400㌔届いておらず。

この後コード片を載せますが、分析に用いたコードもリポジトリにあります。

データ構成

1回のランニングあたりの
- 経緯度
- 開始時刻
- 走行距離

があったので今回はそれのみ。

他にも毎分あたりの経緯度やペースなども見れるようです。
コードの一部

dat = preprocess(df)  # 前処理を行ったDataFrameを返す関数を用意
dat.head()

出力結果
image.png

ヒストグラム

まずは1変数のヒストグラムを見ましょう。
データのプロットはpythonで書いています(全コードはgithubリポジトリにあります)

# 走行距離分布(単位:メートル)
# 3, 4キロあたりが多い。
dat.distance.hist()

image.png

# ランニング開始時間 基本的に6-7時台
dat.shour.hist()

image.png

swarmplot

日本語だと蜂群図(bee swarm plot)というらしいです。
データの個数やばらつぎ具合が把握できるので便利です。
(データ増えると描画に時間かかるので注意)

# 1回あたりの走行距離の分布
sns.swarmplot(x="smonth", y="distance", data=dat)

image.png

データを見た気づき

  • 時系列でみると、1回に走る距離が伸びている

    • 見るまでもなく実感はあった。
    • 年の始めは2キロでへばっていたが、夏場は帰省先(長野県)が快適だったのもあり結構走れていた。
  • 4, 7, 11, 12月で走る回数が減っている

    • そういえば、4月は仕事でもやもやしていた時期でしたw
    • 7月は息子爆誕。パパ業が開始した月でした。
    • 冬は寒い。。朝布団から出られないw
  • 5月、9月で持ち返している

    • 5月で産休の妻と実家に帰省。仕事もセーブしていたので暇だったw
    • 9月はDevelopers JPに参加。slackの筋トレチャンネルで報告を始めたのが良かったのかも
    • Djpの人めっちゃ褒めてくれるので頑張れる。

まとめ

  • 走れている月は仕事やプライベートの調子も良かった。
  • 応援もらえるの嬉しい。
  • データ溜まっていくと分析しがいがありそう。

他の情報についてはまだ見れていないので
時間見つけて触ってみたいです。pull requestくれても良いですよ!?

簡単ですが、以上になります。お読みいただきありがとうございました!

次のエントリをお楽しみに!!

余談: あれ?makeの話は?

https://github.com/u110/my_runtastic_data/blob/master/Makefile

経緯度の情報をマスキングする処理だけ書きましたが、
物足りなかったのでデータ分析にしましたw


u110

freelance engineer Web/ML/Data/育児 地方への移住を計画中。 自然を眺めて生活したい。

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