Analysis and Visualization of Smartwatch Data Using Power BI
Autor(ka) práce:
Boušek, Adam
Typ práce:
Bachelor thesis
Vedoucí práce:
Flusková, Hana
Oponenti práce:
Vencovský, Filip
Jazyk práce:
English
Abstrakt:
Smartwatches continuously capture and generate vast amounts of physiological data, which is typically viewed in isolation. This thesis addresses this limitation by developing a comprehensive application that puts this data into context. Objective continuous data from a Garmin wearable were merged with subjective data collected via a custom daily questionnaire and publicly available environmental data. The resulting Power BI application features an overview dashboard for general daily, weekly, or monthly tracking, as well as a dedicated analytical dashboard for dynamically exploring relationships in the integrated data. To demonstrate the analytical capabilities of this application, a foundational population-level study examining the impact of sleep schedule irregularity on positive mood was adapted for a single-subject design. The individual analysis revealed a structural correlation between bedtime variability and sleep duration variability. Furthermore, the results demonstrated that continuous day-to-day fluctuations in sleep timing (specifically sleep onset and offset) were the strongest predictors of poorer emotional states. Interestingly, while the original adolescent cohort study found total sleep duration variability to be the primary driver of mood, in the case of personal adaptation, irregular bedtimes and wake times were better predictors of daily affective states for this specific individual.
Klíčová slova:
analysis of sensor data; smart watch; data visualization; wearables; affective states; Power BI
Název práce:
Analýza a vizualizace dat z chytrých hodinek pomocí Power BI
Autor(ka) práce:
Boušek, Adam
Typ práce:
Bakalářská práce
Vedoucí práce:
Flusková, Hana
Oponenti práce:
Vencovský, Filip
Jazyk práce:
English
Abstrakt:
Chytré hodinky nepřetržitě shromažďují a generují rozsáhlé množství fyziologických dat, která jsou obvykle analyzována izolovaně. Tato práce na toto omezení reaguje vývojem komplexní aplikace, která uvádí tato data do širšího kontextu. Objektivní kontinuální data z nositelného zařízení Garmin byla propojena se subjektivními údaji získanými prostřednictvím vlastního denního dotazníku a s veřejně dostupnými environmentálními daty. Výsledná aplikace v prostředí Microsoft Power BI obsahuje přehledový dashboard pro obecné denní, týdenní či měsíční pohledy a také specializovaný analytický dashboard pro dynamické zkoumání vztahů v rámci integrovaných dat. Za účelem demonstrace analytických schopností této aplikace byla pro data *jednotlivce* (N=1) adaptována výchozí populační studie zkoumající vliv nepravidelnosti spánkového režimu na pozitivní náladu. Individuální analýza odhalila strukturální korelaci mezi variabilitou času ulehnutí a variabilitou celkové délky spánku. Výsledky dále ukázaly, že kontinuální každodenní výkyvy v načasování spánku (konkrétně času usnutí a probuzení) byly nejsilnějšími prediktory zhoršeného emočního stavu. Zajímavým zjištěním je, že zatímco původní studie na skupině dospívajících identifikovala jako hlavní faktor ovlivňující náladu variabilitu délky spánku, v případě této osobní adaptace se ukázaly být lepším prediktorem denních afektivních stavů pro tohoto konkrétního jedince nepravidelné časy ulehnutí a probuzení.
Klíčová slova:
vizualizace dat; analýza dat ze senzorů; chytré hodinky; afektivní stavy; nositelné zařízení; Power BI