44、智能睡眠分析系统的设计与实践

智能睡眠分析系统的设计与实践

1. 数据处理与分析

在进行睡眠数据与相关因素的分析时，主要涉及几个关键步骤。首先是确定需要分析的因素，例如步数、压力、情绪、非常活跃的分钟数等。接着，计算这些因素与睡眠之间的相关性的显著性。

这里使用Spearman相关性而非Pearson相关系数，原因在于Spearman相关性能够捕捉非线性关系，并且可用于顺序变量。在计算相关性时，采用了名为MathNet的C#库。以下是一个简单的流程说明：
1. 收集睡眠数据以及相关的上下文因素数据。
2. 选择需要分析的因素。
3. 使用MathNet库计算Spearman相关性。
4. 筛选出与睡眠有中度和强Spearman相关性的因素。

将这些筛选出的因素传递到展示层进行可视化。

2. 展示层设计

展示层由SleepExplorer的用户界面来呈现，它使用JavaScript库d3.js对数据分析结果进行可视化。在可视化中，正相关和负相关的因素分别用绿色和红色的气泡表示，每个气泡的颜色深浅代表了相关性的强度。

之所以选择气泡来可视化相关性，是因为考虑到很多人缺乏理解统计数据的能力，难以解读传统的统计图表，而气泡这种呈现方式既有趣又具有很强的视觉吸引力。

3. 实地研究设计

为了评估SleepExplorer的效果和获取用户反馈，进行了一项实地研究。研究目的主要有以下几点：
- 了解用户当前是否以及如何分析他们的自我跟踪睡眠数据。
- 研究SleepExplorer如何支持用户对睡眠和其他自我跟踪数据进行自我反思。
- 从用户那里获