Вычисление индекса массы тела (ИМТ)

В этом разделе вы создадите вычисляемое поле «BMI» по формуле: \(BMI = WeightKg / HeightMeters^2\). Нормальный диапазон ИМТ — от 18,5 до 24,9. Определите количество пользователей, чей ИМТ входит в этот диапазон.

Если вы потеряли прогресс, загрузите файл 2_1_date_conversion_dataset_integration.yxmd из папки Exercises на рабочем столе.

Это упражнение является частью курса

Практический пример: анализ фитнес-данных в Alteryx

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение

Это упражнение является частью курса

Практический пример: анализ фитнес-данных в Alteryx

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Начать курс бесплатно

Узнайте, что такое практический пример и какие этапы включает процесс анализа данных. Научитесь выполнять базовую проверку данных: находить уникальные идентификаторы, дублирующиеся строки и значения NULL. Потренируйтесь создавать вычисляемые поля.

Exercise 1: Погружение в данные Exercise 2: Возможности Alteryx Exercise 3: Импорт данных и изменение типов данных Exercise 4: Поиск и замена значений NULL Exercise 5: Подсчёт уникальных идентификаторов и поиск дублирующихся строк Exercise 6: Найти среднее количество шагов Exercise 7: Возможные дальнейшие шаги

В этой главе рассматриваются преобразование полей с датами, объединение наборов данных с помощью джойнов, вычисление средних значений, а также определение порогов активности и сидячего образа жизни и категорий ИМТ для комплексного анализа пользователей.

Exercise 1: Погружаемся в данные Exercise 2: Типы объединений Exercise 3: Преобразование дат и интеграция наборов данных Exercise 4: Вычисление индекса массы тела (ИМТ)

Текущее упражнение

Exercise 5: Определение индекса образа жизни Exercise 6: Определение порогов сидячего образа жизни

Изучите преобразования дат, сравнение уровней активности и формирование рекомендаций на основе выводов — с использованием таких инструментов Alteryx, как Union, Sort, Transpose и Crosstab, при анализе данных фитнес-трекера.

Exercise 1: Углубляемся в данные Exercise 2: Вычисление процента времени в состоянии покоя Exercise 3: Поиск паттерна сна по дням недели Exercise 4: Поиск закономерностей в количестве шагов по дням недели Exercise 5: Анализ и категоризация недельной физической активности Exercise 6: Рекомендации Exercise 7: Поздравляем!