From Raw to Big Data in Endurance Running
Application of Data Science Techniques for Knowledge Creation from Wearable Sensor Data
(Sprache: Englisch)
Am Körper tragbare Sensoren, so genannte Wearables, werden im Sportbereich immer populärer. Wearables bieten Nutzern die Möglichkeit, Rückmeldung über Technik und sportliche Leistung in Echtzeit zu erhalten, während sie Wissenschaftlern Einblicke in die...
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Am Körper tragbare Sensoren, so genannte Wearables, werden im Sportbereich immer populärer. Wearables bieten Nutzern die Möglichkeit, Rückmeldung über Technik und sportliche Leistung in Echtzeit zu erhalten, während sie Wissenschaftlern Einblicke in die Biomechanik und Physiologie von Sportlern außerhalb des Labors ermöglichen. Eine der ersten Sportarten, in welcher viele Athleten Wearables nutzten, war der Ausdauerlauf. Seit der Einführung von Smartphones und Smartwatches haben viele Läufer begonnen, sich selbst zu tracken und ein digitales Trainingstagebuch zu führen. Durch die große Anzahl an Nutzern weltweit, die ihre Daten an Fitness Plattformen übertragen haben, entstanden große Datenbanken, die nun Big Data Analysen \mbox{ermöglichen. Diese} Art von Analysen bieten Wissenschaftlern die Möglichkeit, generische Schlussfolgerungen aus longitudinalen Studien basierend auf einer größeren Anzahl an Nutzern zu ziehen als jemals zuvor. Die in dieser Dissertation präsentierten Studien zeigen zum einen, wie Rohdaten von am Körper tragbaren inertialen Messeinheiten im Ausdauerlaufen zu interpretierbaren Laufparametern verarbeitet werden und zum anderen, wie Big Data von Fitness Plattformen genutzt werden kann, um Erkenntnisse im Marathon Training zu erlangen.
Bibliographische Angaben
- Autor: Markus Zrenner
- 2022, XXIV, 179 Seiten, Maße: 14,6 x 20,8 cm, Kartoniert (TB), Englisch
- Verlag: FAU University Press
- ISBN-10: 3961475385
- ISBN-13: 9783961475384
- Erscheinungsdatum: 02.08.2022
Sprache:
Englisch
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