Mineração e Analise de dados do Strava

Python/Pandas/Pyplot/Seaborn/Pyplot

Motivação

Em minhas atividades ciclisticas é notável a diferença do esforço fisíco necessário para performar quando a direção do vento esta desfavorável, foi por isso que a curiosidade me levou a explorar o quanto isso é impactante em minha performance geral e em especial na media de batimento cardiaco e de pontencia/watts

Principais Desafio

Consumir a API do *Strava por segmento determinando o angulo e consequentemente a direção tomada para cada um; Transformar dados disponibilizados pelo *anemômetro aa fim de encontrar a velocidade, direçãom e força do vento

*Strava (Aplicativo de monitoria de atividade fisica) https://developers.strava.com/docs/reference/

*Anemômetro - http://www.rodosol.com.br/_util/anemometro/index.html

Abordagem

1. API do Strava

   • Extrair Dados e transformar dados dos segmentos pela API via phyton;
   • Determinar o angulo do segmento em função da latitude e longitude;
   • Determinar a quantidade de calorias queimadas por meio da conversão de kilojaules;
   • Remover colunas desnecessárias;
   • Analise exploratoria dos dados via Pandas/Seaborn

2. Anemômetro

   • Extrair e transformar dados do arquivo contendo as informações climáticas pelo Pandas;
   • Agrupar dados para obter a média e direção da velocidade do vento;
   • Analise exploratoria dos dados via Pandas

3. Cruzar dados dos segmentos do Strava aos dados climáticos obtidos pelo anemômetro;

4. Filtrar apenas segmentos cujo a direção dos ventos seja oposta a direção dos ventos obtidos pelo anemômetro (considerando apenas Norte e Sul);

5. Remover todas as variaveis que não são de interese;

6. Correlacionar Váriaveis.

Solução

Analisar o coeficiente de correlação de person do dataset fnal obtidos a fim de identificar possíveis relações fortes que podem comprovar a hipotese inicial

Estruturação Resumida da Solução

Resultado

Dado a plotagem da correção entre as variaveis de interesse, ficou claro que a velocidade média dos ventos em sentido adverso ao do segmento não tem correção forte com quase memnhuma das demais variaveis, o que frustra a hipotese inicial de que a velocidade de ventos contrários aos segmentos terial relação forte a media de batimento cardiaco e de pontencia/watts, embora apresente relação moderada entre outras.

Entretanto os dados podem estar enviezados, já que os únicos dados de monitoria meteorologica minimamente estruturados (que é uma das variaveis alvo) foi obtida por um instrumento que esta localizado em um dos únicos dois pontos que apresentam predominancia de ventos muito discrepamente do resto de Vitória/Vila Velha.

Continuarei na busca de dados que reflitam com mais exatidão as reais condições climaticas da localidade para comprovar ou não minha hipotese inicial, assim terei condições de desenvolver modelos de predição bem interessantes