### Dışa Aktarma Eğer iOS kullanıyorsanız tuttuğu adım, ayakta durma, egzersiz gibi verileri dışa aktarmanız mümkün. Bunun için Sağlık uygulamasında sağ üstte profilinize girip en altta dışa aktarmayı seçebilirsiniz. XML formatında aktarıyor ve e-posta/bulut depolama vb. kaydedebiliyorsunuz. Problem dosya büyük ise başlıyor, benimki 1.2 GB civarıydı. ### R ile Düzenleme Excel normalde iyi kötü XML dosyası açsa da büyük dosyaları hızlıca manipüle etmek için R ya da Python mantıklı. Eminim ki chatGPT'ye sorsam kodu da verirdi ama ben elle yaptım (çileli de oldu). Niyetim adım sayısı ve ortalama kalp atışı hızı arasında bir ilişki var mı diye bakmaktı, geçen Ağustos ayında ayağımı kırdığım için uzun süre de yürüyemedim, bu kırılmaları (mecazi ve gerçek anlamda) yakalayacak mı merak ettim. İlk planım veriyi düzenlemek, Excel dosyası oluşturmak ve chatGPT'ye sormaktı ama sonra aklıma daha iyisi geldi. Neyse, önce veriyi düzenledim. ```R library(XML) library(tidyverse) library(lubridate) # XML dosyasındaki veriyi içe aktardım, çalışma alanında health.xml olarak kaydetmiştim - yaklaşık 3 milyon hücre xml <- xmlParse('health.xml') # kayıtları bir dataframe'e aktardım df_record <- XML:::xmlAttrsToDataFrame(xml["//Record"]) #adım sayısı birçok cihazdan ve telefonun kendisinden gelebiliyor ama aynı sayıda veri olabilmesi için saatten gelen verileri filtreledim (ilk kısmı internette paylaşmışlardı, ardından kaynakla ilgili sütunda saati filtreledim) df <- df_record %>% mutate(device = gsub(".*(name:)|,.*", "",device), value = as.numeric(as.character(value)), type = str_remove(type, "HKQuantityTypeIdentifier")) df2 <- df %>% filter(sourceName == "oWatch") # df2 benim verileri içeren data frame oldu, öncelikle içinde birçok veri olduğundan adım sayısını ayıkladım ve tarihle bir arada tuttum (saat aynı gün içerisinde parça parça ekliyor) steps <- df2[df2$type=="StepCount",] # sadece adım sayısını filtrele stepsFin_dt <-steps[,c("endDate","value")] # tarih ve adım sayısı # gün içinde bir çok kayıt tutuğu için saat ve saniyeyi de içeren dd-mm-yy hh:mm gibi bir formatı vardı verinin, ilk kısım yeterli olduğu için ilk 10 karakteri aldım stepsFin_dt$endDate = substr(stepsFin_dt$endDate,1,10) # aynı güne ait adım sayılarını topladım sum_step = aggregate(value ~ endDate, stepsFin_dt, sum)$value # aynı günde birden fazla varsa bire indirdim stepsFin_new = stepsFin_dt[!duplicated(stepsFin_dt$endDate), ] # altta benzer şeyi kalp atış hızı için yaptım fakat toplamak yerine ortalama aldım, istatistiksel olarak çok anlamlı değil ama yeterli HR <- df2[df2$type=="HeartRate",] # sadece HR'yi filtrele HRFin_dt <-HR[,c("endDate","value")] # tarih ve HR HRFin_dt$endDate = substr(HRFin_dt$endDate,1,10) # tarihten sonra ilk 10 karakter avg_hr = aggregate(value ~ endDate, HRFin_dt, mean)$value # aynı güne ait HR ortalaması HRFin_new = HRFin_dt[!duplicated(HRFin_dt$endDate), ] # aynı günlerin bire indirilmesi # nihayetine SFN diye son dataframe'i oluşturup üstteki değerleri de ekledim. tabii farklı yollardan da olabilirdi ama yeterli. böylece elimde endDate, value (adım) ve HR'den oluşan bir DF var. SFN <- stepsFin_new SFN$value = sum_step SFN$HR = avg_hr ``` özetle (bu arada date olarak formatlanmamış ama bir noktada regresyon açısından da önemi yok): ```R summary (SFN) endDate value HR Length:1568 Min. : 9 Min. : 70.53 Class :character 1st Qu.: 4520 1st Qu.: 82.23 Mode :character Median : 7278 Median : 86.24 Mean : 7736 Mean : 87.17 3rd Qu.:10320 3rd Qu.: 91.39 Max. :25334 Max. :122.33 ``` #### LLM kullanma Aklıma ilk önce chatGPT'ye bunu kopyalayıp yapıştırmak geldi, R'dan ziyade Excel dosyası oluşturup kopyala/yapıştır mümkün: ```R library(xlsx) write.xlsx(SFN, 'dosya.xlsx') ``` Daha sonra Excel'de Add-in menüsünde doğrudan bir OpenAI plugini olduğunu öğrendim ama Office 365 için ortak lisanslarda burası kapatılıyor sanırım, o yüzden bakamadım. Sonra aklıma daha güzel bir fikir geldi ve chatGPT'ye R kodu oluşturmasını istedim. İnglizce daha doğru dönüş alırım diyerek öyle gittim. ##### Model >[!info] I have an R dataframe called SFN containing dates, daily step counts and average heart rates of an individual under columns "endDate", "value" and "HR". I want to see if there is a casual relationship between step counts and average heart rate. Can you share an R code for this? Çıktısı şöyle oldu; ```R # Load the SFN dataframe data(SFN) # Fit a linear regression model model <- lm(HR ~ value, data = SFN) # Print the model summary summary(model) ``` Kodu ve regresyonun kısıtlarını açıklamaktan da geri kalmadı! >[!example]- Çıktı >In this code, we first load the SFN dataframe. We then fit a linear regression model using the lm() function, where HR is the dependent variable and value is the independent variable. We specify the data source for the model as the SFN dataframe using the "data" parameter. >Finally, we print the model summary using the summary() function. The summary() function gives us information about the model's coefficients, the goodness of fit, and other statistical metrics. >Note that causality cannot be established solely through regression analysis, as there may be other factors at play that influence the relationship between step counts and heart rate. However, regression analysis can provide insights into the strength and direction of the relationship between the two variables. >[!example]- Çıktı (TR, DeepL ile) >Bu kodda, önce SFN veri çerçevesini yüklüyoruz. Daha sonra lm() fonksiyonunu kullanarak doğrusal bir regresyon modeli kuruyoruz, burada HR bağımlı değişken ve value bağımsız değişkendir. Model için veri kaynağını "data" parametresini kullanarak SFN veri çerçevesi olarak belirliyoruz. > Son olarak, summary() fonksiyonunu kullanarak model özetini yazdırıyoruz. summary() fonksiyonu bize modelin katsayıları, açıklayıcılığı ve diğer istatistiksel ölçütler hakkında bilgi verir. > Adım sayıları ve kalp atış hızı arasındaki ilişkiyi etkileyen başka faktörler de olabileceğinden, nedenselliğin yalnızca regresyon analizi yoluyla belirlenemeyeceğini unutmayın. Bununla birlikte, regresyon analizi iki değişken arasındaki ilişkinin gücü ve yönü hakkında bilgi sağlayabilir. Kodu çalıştırdım: ```R Call: lm(formula = HR ~ value, data = SFN) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -17.960 -4.950 -1.036 4.328 34.449 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 8.575e+01 4.149e-01 206.676 < 2e-16 *** value 1.829e-04 4.808e-05 3.805 0.000147 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 7.285 on 1566 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.009159, Adjusted R-squared: 0.008526 F-statistic: 14.48 on 1 and 1566 DF, p-value: 0.0001474 ``` Yani tabii ki anlamlılığa vs. bakabilirim ama chatGPT'ye sormak varken neden? Üsttekini yapıştırdım ve ekledim: >[!info] Can you comment on this output from the code? Sağ olsun yorumladı. Sadece veriyi değil, kavramsal olarak işin mantığını da: >[!example]- Çıktı >Certainly! Here are some comments on the output: >The "Coefficients" section shows the estimated coefficients for the intercept and the slope of the linear regression model. The intercept is 85.75, which means that if the value of step counts is zero, the predicted average heart rate is 85.75. The slope is 0.0001829, which means that for every one unit increase in step counts, the predicted average heart rate increases by 0.0001829 units. > >The "Residuals" section shows the minimum, first quartile, median, third quartile, and maximum values of the residuals, which are the differences between the predicted and actual values of the dependent variable (average heart rate). The residuals have a mean of 0 (by definition) and a standard deviation of 7.285. > >The "Residual standard error" is a measure of the variability of the residuals around the regression line. In this case, the residual standard error is 7.285, which means that the predicted average heart rate may differ from the actual average heart rate by up to 7.285 units on average. > >The "Multiple R-squared" and "Adjusted R-squared" values measure the proportion of variability in the dependent variable that is explained by the independent variable(s) in the model. In this case, the adjusted R-squared value is 0.0085, which means that only about 0.85% of the variability in average heart rate can be explained by step counts. > >The "F-statistic" and "p-value" test whether the slope of the regression line is significantly different from zero. In this case, the F-statistic is 14.48 and the p-value is 0.0001474, which means that we can reject the null hypothesis that the slope is zero and conclude that there is a significant relationship between step counts and average heart rate. > >Overall, the output suggests that there is a statistically significant relationship between step counts and average heart rate, but the strength of the relationship is weak (only about 0.85% of the variability in average heart rate can be explained by step counts). Additionally, the residual standard error suggests that the model may not be very precise in predicting the actual average heart rate, and there may be other factors that influence the relationship between step counts and heart rate. >[!example]- Çıktı (TR, DeepL ile) > Kesinlikle! İşte çıktı hakkında bazı yorumlar: > "coef" bölümü, doğrusal regresyon modelinin kesişme noktası ve eğimi için tahmin edilen katsayıları göstermektedir. Kesişim 85,75'tir, yani adım sayısı değeri sıfır ise tahmin edilen ortalama kalp atış hızı 85,75'tir. Eğim 0,0001829'dur; bu da adım sayısındaki her bir birimlik artış için tahmin edilen ortalama kalp atış hızının 0,0001829 birim artacağı anlamına gelir. > > "resid" bölümü, bağımlı değişkenin (ortalama kalp atış hızı) tahmin edilen ve gerçek değerleri arasındaki farklar olan artıkların minimum, ilk çeyrek, medyan, üçüncü çeyrek ve maksimum değerlerini gösterir. Artıkların ortalaması 0 (tanım gereği) ve standart sapması 7,285'tir. > > "resid standart err", regresyon doğrusu etrafındaki artıkların değişkenliğinin bir ölçüsüdür. Bu durumda, artık standart hata 7,285'tir; bu da tahmin edilen ortalama kalp atış hızının gerçek ortalama kalp atış hızından ortalama 7,285 birim kadar farklı olabileceği anlamına gelir. > > "Multiple R-squared" ve "Adjusted R-squared" değerleri bağımlı değişkendeki değişkenliğin modeldeki bağımsız değişken(ler) tarafından açıklanan oranını ölçer. Bu durumda, düzeltilmiş R-kare değeri 0,0085'tir; bu da ortalama kalp atış hızındaki değişkenliğin yalnızca yaklaşık %0,85'inin adım sayıları ile açıklanabileceği anlamına gelir. > > "F-istatistiği" ve "p-değeri" regresyon çizgisinin eğiminin sıfırdan önemli ölçüde farklı olup olmadığını test eder. Bu durumda, F-istatistiği 14,48 ve p-değeri 0,0001474'tür; bu da eğimin sıfır olduğu boş hipotezini reddedebileceğimiz ve adım sayıları ile ortalama kalp atış hızı arasında anlamlı bir ilişki olduğu sonucuna varabileceğimiz anlamına gelir. > > Genel olarak çıktı, adım sayıları ile ortalama kalp atış hızı arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğunu, ancak ilişkinin gücünün zayıf olduğunu göstermektedir (ortalama kalp atış hızındaki değişkenliğin yalnızca yaklaşık %0,85'i adım sayıları ile açıklanabilir). Ek olarak, artık standart hata, modelin gerçek ortalama kalp atış hızını tahmin etmede çok hassas olmayabileceğini ve adım sayıları ile kalp atış hızı arasındaki ilişkiyi etkileyen başka faktörler olabileceğini göstermektedir. Yüzsüzlük ettim ve en uygun şekliyle grafik istedim. >[!info] Can you share an R code to plot this data in a single graph with the best method using ggplot2? >[!example]- Çıktı >In this code, we first load the SFN dataframe and the ggplot2 library. We then use the ggplot() function to create a plot, where we specify the SFN dataframe as the data source, and map the "value" and "HR" columns to the x and y aesthetics, respectively. > >We then add the scatter plot points using the geom_point() function, and add a linear regression line using the geom_smooth() function with method = "lm". We also add axis labels using the labs() function and use a classic theme using the theme_classic() function. > >This code should produce a scatter plot of the data with a fitted regression line that shows the relationship between step counts and average heart rate. >[!example]- Çıktı (TR, DeepL ile) > Bu kodda, ilk olarak SFN veri çerçevesini ve ggplot2 kütüphanesini yüklüyoruz. Ardından, SFN veri çerçevesini veri kaynağı olarak belirttiğimiz ve "değer" ve "HR" sütunlarını sırasıyla x ve y eksenlerine eşlediğimiz bir çizim oluşturmak için ggplot() işlevini kullanıyoruz. > > Daha sonra geom_point() fonksiyonunu kullanarak dağılım grafiği noktalarını ekliyoruz ve method = "lm" ile geom_smooth() fonksiyonunu kullanarak doğrusal bir regresyon çizgisi ekliyoruz. Ayrıca labs() fonksiyonunu kullanarak eksen etiketleri ekler ve > > Bu kod, adım sayıları ile ortalama kalp atış hızı arasındaki ilişkiyi gösteren uygun bir regresyon çizgisi ile verilerin bir dağılım grafiğini üretmelidir. ```R library(ggplot2) # Load the SFN dataframe data(SFN) # Create the plot ggplot(SFN, aes(x = value, y = HR)) + geom_point() + # Add the scatter plot points geom_smooth(method = "lm") + # Add the linear regression line labs(x = "Step Counts", y = "Average Heart Rate") + # Add axis labels theme_classic() # Use a classic theme ``` Böyle oldu: ![[Rplot.png]] Ve son olarak kırılmayı yakalayıp yakalayamayacağını merak ettim. İlk etapta R kodunu vermişti, tekrar sordum. >[!info] Can you explain the trends in step count, are there any outliers? what may those mean? I don't want the R code, I want to you to analyze the series. >[!example]- Çıktı >Sure! Looking at the visualizations of the step count data, we can see that the step count values range from around 100 to 40,000 steps per day. However, the majority of the observations fall within the lower range of the distribution, with most step counts ranging between 100 and 10,000 steps per day. > >The histogram of the step count data shows a right-skewed distribution, which means that there are more observations with low step counts than high step counts. The majority of the observations fall within the first few bins of the histogram, with a sharp drop-off in frequency as we move to higher step count values. > >The boxplot of the step count data also shows that there are a few outliers on the high end of the step count values. These outliers could represent unusually active days for the individual, such as days when they went for a long hike or participated in a fitness event. It's also possible that these outliers are due to measurement error or other factors. > >Overall, the step count data suggests that the individual is relatively active, with most days falling within the range of 100-10,000 steps per day. However, there are also a few days where the individual was exceptionally active, with step counts reaching as high as 40,000 steps per day. It's difficult to say for sure what these outliers represent without additional information about the individual and the data collection process. Yakalayamamıştı çünkü ilk adımda saatin kolumda olduğu, yürüdüğüm günleri filtrelemiştim, ameliyat sonrası veriler eksikti. Aynı soruyu dosyayı yapıştırarak sorduğumda ise aşağıdaki gibi olmuştu. Bir problem vardı. >[!example]- Çıktı >There is a general decreasing trend in the step count over time, starting from around the end of May and continuing through August. This could be due to a variety of factors, such as changes in routine or lifestyle. > >There is a sharp drop in step count towards the end of August, with several days having a count below 500. It's unclear what caused this sudden decrease, but it's possible that the person was unable to exercise or move around as much due to illness, injury, or other reasons. > >There is a significant spike in step count on September 7th, with a count of 6189. This could be due to a particularly active day or a long walk/hike. >[!example]- Çıktı (TR, DeepL ile) > Adım sayısında Mayıs ayının sonundan başlayarak Ağustos ayına kadar devam eden genel bir düşüş eğilimi vardır. Bunun nedeni rutin veya yaşam tarzındaki değişiklikler gibi çeşitli faktörler olabilir. > > Ağustos ayının sonuna doğru adım sayısında keskin bir düşüş görülüyor ve birkaç gün 500'ün altına düşüyor. Bu ani düşüşe neyin neden olduğu belli değil, ancak kişinin hastalık, yaralanma veya diğer nedenlerden dolayı egzersiz yapamaması veya fazla hareket edememesi mümkün. > > Adım sayısında 7 Eylül'de 6189 ile önemli bir artış var. Bunun nedeni özellikle aktif bir gün veya uzun bir yürüyüş/yürüyüş olabilir. ##### Grafiğe Dökme Üstte yazdığım gibi tarihler uygun formatta değildi. Öncelikle grafik istediğimde bu konuda da uyardı. ```R library(ggplot2) # Plot daily step counts ggplot(data = SFN, aes(x = endDate, y = value)) + geom_line(color = "blue") + labs(title = "Daily Step Counts", x = "Date", y = "Step Count") ``` >[!example]- Çıktı >Note that this assumes that your data frame is named "SFN" and that the date values in the "endDate" column are already in a format that can be plotted (e.g., as a Date object in R). If your date values are not currently in a compatible format, you may need to convert them using a function like `as.Date()` before plotting. Yine yardım istedim ve dönüştürmek için hemen el uzattı. son kısım ""%Y-%m-%d" oldu tabii. ```R # Convert endDate column to Date format SFN$endDate <- as.Date(SFN$endDate, format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ") # Plot daily step counts ggplot(data = SFN, aes(x = endDate, y = value)) + geom_line(color = "blue") + labs(title = "Daily Step Counts", x = "Date", y = "Step Count") ``` >[!example]- Çıktı >In this code, we're using the `as.Date()` function to convert the `endDate` column to a Date object, and we're specifying the format of the date string using the `format` argument. The format `"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"` corresponds to the ISO 8601 date format that appears to be used in your data. Once the `endDate` column is in a compatible format, you can plot the daily step counts using the same ggplot2 code as before. Ve bu sefer sözlü olmasa da fiziksel kırılma görsel olarak da veride gözüküyordu. Güzelleştirmeye üşendim. ![[Rplot01.png]] Çok daha fazla veriyle beslemek, trendleri daha net şekilde tespit etmesini sağlamak ilerleme konusunda bireysel öneriler veya problemli gözüken eğilimler varsa proaktif şekilde uyarılar sunması için de faydalı olabilir gibi.