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michelle-lai529 2024-02-20 03:08 PM

結果一堆運動的健康數據,是沒時間運動的碼農靠想像寫出來的∼ :D :D :D

Earstorm-5 2024-02-20 03:19 PM

沒那麼糟糕~

1. 的確有明確數據可以讓一些人從不太運動變成比較運動或更愛運動:
因為有些人是偏好有目標, 有進度, 可以理解進展的類型.
雖然我沒開啟很多功能, 但據說可以提供1天/1周甚至更久的紀錄還有統計.
比自己手寫輕鬆多了, 很多人可能就因此可以接受.

2. 數據建議. (這完全取決於編寫者以及使用者以及廠商的大數據跟主軸)
就跟讀書學習一樣, 這應該都是已經有原始的運動數據資料以及PE課程.
問題全在於客製化, 個人化, 這部分比較不容易.
因為這需要其它參數跟對個人的了解, 而不是只看大眾化統計.

講個有點攻擊性的例子, 斷腿的短程衝刺, 殘障的奧林匹克.
拿普通人的訓練菜單跟大數據去給他們可能很多都會錯誤.
不好意思用這個, 但這應該是最鮮明的.

不論什麼輔助, 工具就是工具, 自己如果可以還是要去查詢, 了解.

Hermit Crab 2024-02-20 04:12 PM

引用:
作者sn245763
廠商噱頭,背後沒有去學習理論,
得到一堆數據,使用者也只是知其然而不知所以然。


就算只是知其然而不知所以然也不見得妨礙使用。
有些系統還有家人共享功能可以讓家人互相監督。
有些人就是靠著這些智能運動記錄當成工作指標,
比如每日步數、運動時間、消耗熱量、睡眠時間。

sn245763 2024-02-20 06:10 PM

我直接提『心率』這個數據好了,
心率在理論上有最大心率法、閾值心率法和儲備心率法,
透過這些方法可以劃分你的運動強度,讓你不用再盲目靠體感去判斷。

但靠心率判斷運動強度的基本理論,不是一般大眾普遍了解,
導致使用者看到心率數據時,卻不知道該怎麼判斷有氧、無氧區間,
失去心率數據應有的功能,這就是我說的知其然而不知所以然,
顯示滿滿豐富的數據,卻不知道如何利用這些數據讓你的運動更有效率。

海豹 2024-02-20 11:15 PM

如果這個未來是指推進紀錄什麼的?
目前看來不明顯,因為這些數據只是”民用”的簡易版本
甚至還有準確性的疑慮

打個比方如血壓計
現在有的智慧手錶也號稱有測量功能
但量出來你敢信?也別說比舊的水銀式準確
這樣也無助於控制血壓吧

但有個新玩意叫配速燈
https://youtu.be/UJl1ib806HQ?si=UbJw0yLHyg5rflE6
這2年已經幫忙打破幾次世界紀錄了
這才是有很明顯影響的東西 :flash:

FIREFALCON 2024-02-20 11:16 PM

引用:
作者sn245763
我直接提『心率』這個數據好了,
心率在理論上有最大心率法、閾值心率法和儲備心率法,
透過這些方法可以劃分你的運動強度,讓你不用再盲目靠體感去判斷。

但靠心率判斷運動強度的基本理論,不是一般大眾普遍了解,
導致使用者看到心率數據時,卻不知道該怎麼判斷有氧、無氧區間,
失去心率數據應有的功能,這就是我說的知其然而不知所以然,
顯示滿滿豐富的數據,卻不知道如何利用這些數據讓你的運動更有效率。

現在的smart watch針對這一部分越做越詳細了.
心律區間的紀錄與判讀已經是基本款了,連手環都做得到.
更別提Garmin的smart watch甚至可以量身打造訓練課表,
照著課表要求的強度去跑完成科學化訓練.
https://www8.garmin.com/manuals-apa...54529-7124.html

已經不是只給數據看爽的年代了.

sn245763 2024-02-20 11:25 PM

引用:
作者FIREFALCON
現在的smart watch針對這一部分越做越詳細了.
心律區間的紀錄與判讀已經是基本款了,連手環都做得到.
更別提Garmin的smart watch甚至可以量身打造訓練課表,
照著課表要求的強度去跑完成科學化訓練.
https://www8.garmin.com/manuals-apa...54529-7124.html

已經不是只給數據看爽的年代了.



很遺憾的是就算是Garmin,演算出來的數據也是相當不準確,
我認為二個層面影響

1.手錶配戴方式,加上錶上的光學感應器數量不夠或等級不夠,
容易使心率數據誤讀或誤判。

2.Garmin內建演算法誤差很大,常看到網路有路跑10km跑不進50分的跑者,
Vo2max卻測出來有60?

說到科學化訓練有二大重點
1.量化你的運動能力
2.疲勞度管理
智能運動裝置只能帶出數據,但不能幫你做趨勢管理,
讓你建立出精準的週期畫課表,好在比賽時將你的體能訓練至巔峰期,
就我的使用體驗,目前智能運動裝置的數據只達到玩票性質,
騙騙一般使用者還可以,對於有理論基礎的使用者來說,
不具任何參考性,我自己騎車有 碼表、跑步有跑錶,
但我只用來記錄數據,回家還是會用WKO5來分析數據。

Hermit Crab 2024-02-20 11:27 PM

引用:
作者michelle-lai529
結果一堆運動的健康數據,是沒時間運動的碼農靠想像寫出來的∼ :D :D :D


一堆健身器材也許是長期亞健康的上班族創造的... :think: :stupefy:

Earstorm-5 2024-02-21 07:00 AM

引用:
作者Hermit Crab
一堆健身器材也許是長期亞健康的上班族創造的... :think: :stupefy:


我沒有直接開諷就是因為以他的邏輯來看, 世界上所有東西都有問題.

那麼多設備, 我真的專精每一樣物品的(操作者使用設備來生產)的生產?
那麼多車子, 不同配件, 每一個製造生產者都是賽車高手?
以此類推~

碼農的專業就是設計/寫程式, 需要放什麼功能, 什麼資訊進去, 需要什麼產物.
他們的[專業]是: 應用! (讓以上可以在特定環境/設備下有應用)

偶爾會有本身是終端高手, 然後透過學習或找夥伴來達成工具的發明/提升.
那是很偶爾的...

當然, 我不是碼農, 但我懂工具人是什麼意思, 以及工作人是什麼意思.
買方要的, 我以我的專業組成可以中間應用製造的所需, 讓其願望實現.

我的職務的好壞工作者區別, 就是能否搞懂各種需求, 以及找出對應解決方法.
(後來審查居多因為我也老了, 比較少出去了...)

離題了.
我想律師懂我的意思.

Earstorm-5 2024-02-21 07:10 AM

此外另一個網友說誤差以及提供方案不佳的問題, 那很正常的.

誤差不用解釋.

提供方案不佳, 我前面有說邏輯, 來說一個實際應用例子, 我直接排除的睡眠部分.
為什麼? 我是軍式睡眠, 也就是多段落的方式, 中間會醒來幾次 (想改掉但還沒改掉).
所以分數永遠尚可, 這有什麼辦法? 因為設計者拿到的資料, 多次醒來是品質不佳了.
當然, 你可以看總和, 所以我分數也有80多, 但就是壓力部分無法改善之類的.

目前配戴的智慧裝置肯定是用正常大多數人的睡眠方式作為思路而設計的產品.
所以那些資料出來, 使用者還是要結合對自己的了解去做解讀, 也去查詢對方解讀.
綜合後, 再來思量.

像我看這部分資料, 只求每一個period的量很固定 (不是從頭到尾的持續).
而不是看器材就照單全收.

當然, 我也可能錯誤解讀, 有空可以去櫃台問問更詳細每個欄位數值跟定義.
但... 等有空再說, 這部分目前不是很重要. (所以上面關於睡眠寫得有可能錯誤~)

重點擺在邏輯就好.


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