Iš anksto įspėju: tai techniškas įrašas, kuris bus įdomus tik stiprokai užkietėjusiems duomenų analitikams, kurių negąsdina R ar Ruby. Jei šie dalykai jus nelabai domina, štai trumpa įrašo santrauka: jūsų telefonas gali kaupti daug įdomios informacijos apie jūsų judėjimą, mat jis moka būti ir žingsniamačiu. Tuos duomenis galima išsitraukti ir pribraižyti visokių gudrių grafikų, kurie parodo, kad kažkodėl antradieniais ir ketvirtadieniais jūs keliatės valandą anksčiau nei įprastai, 2015 metų gegužę kelias savaites praleidote kitoje Atlanto pusėje ar bent jau panašioje laiko zonoje, o tų pačių metų rugsėjo pradžioje buvote vakarėlyje, iš kurio grįžote apie 2 valandą ryto.
Išsitraukti duomenis iš iPhone telefono nesudėtinga: keli mygtukų paspaudimai, keletas minučių laukimo, ir sugeneruojamas nemažas XML archyvas. Jame yra ne vien tik nueiti žingsniai ir kilometrai, bet ir visi kiti Health programėlės duomenys: gal ten kada vedėtės savo svorį, gal dar koks Runkeeper ten saugojo bėgimo rezultatus ar panašiai – viskas bus viename archyve. Duomenų nemažokai: per pusantrų metų vien žingsniamačio duomenų buvo virš 130 tūkstančių įrašų. Iki 2015 kovo pabaigos, kai Apple išleido Apple Watch ir atnaujino žingsniamačio programinę įrangą, telefonas per dieną jų sugeneruodavo po kelis tūkstančius eilučių. Vos tik stabteli ir atsiranda naujas įrašas: per paskutinės keturias sekundes nuėjai 3,5 metro. Vėliau jau duomenys užrašinėjami ne tokiu jautrumu, tad duomenų mažiau, ir jie nebe tokie smulkūs (nors suminis nueitų žingsnių/kilometrų kiekis nepakito).
XML su Ruby konvertavau į CSV:
require 'nokogiri'
puts "start,end,source,dist"
doc = File.open('export.xml') { |f| Nokogiri.XML(f) }
doc.xpath("//Record[@type='HKQuantityTypeIdentifierDistanceWalkingRunning']").each do |record|
puts "#{record['startDate']},#{record['endDate']},#{record['sourceName']},#{record['value']}"
end
Tada su R po nedidelių duomenų pakeitimų (tais atvejais, kai judėjimas tęsiasi per vidurnaktį, reikėjo įrašą išskaidyti į du segmentus: iki vidurnakčio ir po jo) sudėjau visus duomenis ant vieno grafiko. Aišku, kai duomenų eilučių šimtas tūkstančių, tai jis labiau primena baltąjį triukšmą, nors kai kurie dalykai visgi matosi: tarkim, galima matyti, jog 2015 gegužę judėjimo ir ramybės laikas ryškiai pasistūmęs, nes tuo metu buvau už Atlanto.
library(lubridate)
library(ggplot2)
library(data.table)
foo = read.csv("distances.csv")
foo$start_hour = hour(foo$start) + minute(foo$start)/60 + second(foo$start)/3600
foo$end_hour = hour(foo$end) + minute(foo$end)/60 + second(foo$end)/3600
foo_overlap = foo[end_hour < start_hour]
foo_overlap[end_hour < start_hour, start_hour := 0]
foo_overlap[end_hour < start_hour, start := end]
foo$end_hour = ifelse(foo$end_hour < foo$start_hour, 24, foo$end_hour)
foo_awesome = rbind(foo, foo_overlap)
ggplot(foo_awesome) +
geom_segment(
aes(
x = start_hour,
xend = end_hour,
y = as.Date(start),
yend = as.Date(start)
),
size=0.7) +
xlab("Paros laikas") + ylab("Data") +
scale_x_continuous(breaks=c(0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24), limits=c(0,24), expand=c(0,0)) +
scale_y_date(expand=c(0,0), date_breaks="2 month", date_labels = "%Y %b") +
guides(colour=FALSE)
Akivaizdu, kad norint pamatyti ką nors gudresnio, reikia duomenis kaip nors pjaustyti ar grupuoti. Parą galima suskaidyti į intervalus po 10 minučių, ir kiekviename šių intervalų pažymėti ar buvo judama ar ne: duomenų kiekis sumažėja ir juos galima žymiai lengviau analizuoti. Grupuojant pagal savaitės dienas grafikas žymiai iškalbingesnis.
Čia aiškiai matosi, kad antradieniais ir ketvirtadieniais keliuosi anksčiau, mat nuo 8 ryto einu į baseiną. Darbo dienomis apie 10 valandą būna mažokai judėjimo – tuo metu skaitau elektroninį paštą bei geriu kavą, kaip ir mažiau judėjimo apie 14-15 valandą, kai dirbu produktyviausiai. Savaitgaliais miegu dar ilgiau, o sekmadieniais iš lovos išlipu 9.30. Šeštadienis – aktyviausia diena, o sekmadienio vakaras tingus jau nuo pat 18-19 valandos.