Analýza spánkových vzorů uživatelů aplikace Sleep as Android
Analysis of Sleep as Android Application Users' Sleep
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Miroslav Domankuš
Supervisor
Anýž Jiří
Opponent
Gerla Václav
Field of study
Biomedicínské inženýrstvíStudy program
Biomedicínské inženýrství a informatikaInstitutions assigning rank
katedra kybernetikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Data set spánkových záznamů uživatelů aplikace Sleep as Android umožňuje studovat charakteristiky spánku ve velkém měřítku v populaci uživatelů této aplikace. V této práci byl analyzován vliv několika faktorů (alkohol, kofein a další) na spánek. Byl pozorován vliv významných událostí, jako například prezidentské volby v USA, na spánek uživatelů. Data set Sleep as Android umožnil ověřit některé poznatky z vědecké literatury, co taktéž potvrzuje validitu sběru spánkových dat s použitím této aplikace. Pro nalezení podskupin v časových řadách délek spánku uživatelů byly použity různé metody shlukování a několik reprezentací časových řad. V datech se vyskytují dva shluky, které odpovídají dvěma chronotypům - ranní a večerní typy. The large data set of sleep recordings of the Sleep as Android application's users offers an excellent opportunity to study sleep patterns in a large population of users all over the world. We have analyzed the influence of various factors, for example alcohol or caffeine, on sleep. Important nation-wide events, such as presidential elections, have been observed to have significant influence on sleep parameters of users. Several findings from sleep science literature have been confirmed on this data set, which shows that collecting sleep scheduling data with this sleep tracking application is valid. Various clustering approaches and data representations have been used to find meaningful subgroups based on sleep patterns of users. Two clusters have been found to be present in the data based on clustering sleep duration time series, which correspond to the two chronotypes - evening and morning types.
Collections
- Diplomové práce - 13133 [503]