Peloton是當下風靡全球的健身app，他們將頂級健身教練的現場直播課程和按需健身庫相結合，被譽為“健身界的奈飛（Netflix）”。

今天，慧都將為您帶來一篇利用Qlik Sense及相關功能對Peloton數據實現進階分析的精彩文章，帶您領略數據分析的實用性趣味～

我是Peloton的忠實用戶，它各方面的表現一直都很棒。但是它有一個缺憾：雖然基本的類別統計指標（class-level statistics），但缺乏能力去跟蹤任何形式的整體變動、計量總數，更沒有任何能隨時間推移而變化的視圖。

此時，我想到了Qlik，以及它友好且強大的數據分析功能。

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我根據需要自主創建了一個能滿足更多需要的Peloton數據分析程序（如下圖）。

這就是我用于分析Peloton統計數據的儀表盤界面，這個界面是在Qlik Sense內實現的。結果一目了然，非常直觀。

01、通過Peloton API，我們獲得了大量可用于分析的數據。通過Qlik的一個簡單公式，我們就可以順利解開Unix時間戳之謎，并按“日期（Day）”來區分不同時段鍛煉情況的差異性。

如上，我創建了一個可視化圖表，以顯示我在某段周期訓練的進展。以日期為橫坐標，縱坐標則為消耗的熱量。您可以看到：當燃燒的卡路里越多，色塊就越紅，這種效果非常直觀。

02、除此之外，我還想看，對教練的偏好是否等同于更好的鍛煉效果。

課程熱量平均消耗圖

03、現在，數據存在某些偏向，因為它是根據課程耗時的平均值來計算的。讓我們進一步看看下面這個比較圖表：

我還想知道，我是如何分配自己的訓練時間的？

課時分布圖

04、現在，我還可以看到我在Peloton自行車及其他課程上投入的工作總量。那么，我怎么知道我在哪個時段有著最好的鍛練效果？當我為鍛煉投入的精力越多，是不是就會有更好的成效呢？

每日熱量消耗直方圖（橫軸：weekday）

可以看到，我在周五投入最多，總耗能水平也是最高的，呈現紅色，當天的平均耗能水平也是最高的。而周六則是最懶惰的。

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