[DataAnalysis with Crossfit] Ep.1-2 시각화 및 EDA 2

 

분석 기간 : 2023.04.17 ~

 

 

이전 글에서는 데이터를 활용해서 유의미한 시각화 자료와 탐색적 데이터 분석 1을 진행해 보았다.

[DataAnalysis with Crossfit] Ep.1-2 시각화 및 EDA 1

 

 

 

이번 글에서도 마찬가지로 탐색적 데이터 분석 1과 이어지는 나머지 시각화 내용을 다뤄보겠다.

 

 

 

 

정제했던 데이터 중 화요일 와드, 수요일 와드, 금요일 와드가 남아있다.

이번에는 이 세 와드에 대한 시각자료와 그에 대한 해석을 진행해 보겠다.

 

> 화요일 와드를 시각화한 자료이다.

 

> Crossfit Do it에서 화요일 와드는 사실 정해져 있는 Strength가 없다.

 

> 따라서, 어떤 동작이 나올지 다른 요일에 비해 더욱이 예측불가한 요일임에 분명하다.

 

> 그럼에도 데이터를 통한 그래프를 통해서 분포와 순위정도는 알아볼 수 있다. 해석하자면 아래와 같다.

• DoubleUnder와 Snatch는 20회 이상, Clean과 Burpee는 10회 이상으로 화요일 와드에 가장 빈번하게 나온 동작임을 알 수 있다.
• 후에 다루겠지만, 역도를 진행하는 요일이 아님에도 Snatch와 Clean의 빈도가 잦다는 것을 알 수 있다. 
• 그에 비해 WallWalk, S2O, PushJerk, PullUp은 화요일 와드에 나온 횟수가 2회로 가장 낮은 빈도를 보여주고 있다.

 

> 사실 월, 수, 금은 암묵적으로 정해져 있는 Strength동작이 있기에 와드 중 하나정도는 맞출 수 있다. 하지만 화요일의 경우엔 아니기에 그래프를 마주했을 때 가장 인상적인 인사이트를 얻을 수 있었다.

 

> 예를 들면, 우리 대표님은 DoubleUnder나 Snatch를 화요일 와드에 자주 넣으신다. 가 하나의 인사이트가 되겠다.

 

 

 

 

> 수요일 와드를 시각화한 자료이다.

 

> Crossfit Do it에서 수요일은 Strength동작으로 Deadlift를 수행하는 날이다.

 

> 그렇기 때문에 47개의 수요일 와드에서 Deadlift의 빈도가 46 임은 어찌 보면 당연한 결과이다. 결과를 해석하면 아래와 같다.

• 46회에 이르는 데드를 제외하고 Row와 ToestoBar가 15회 이상의 상대적으로 높은 빈도로 수요일에 많이 나온 동작들로 유추할 수 있다.
• 그에 비해 DoubleUnder, SumoDeadliftHighPull, HSPU, DevilPress, BarMU, BoxJumpOver는 횟수가 2회로 낮은 빈도를 나타내고 있다.

 

> 수요일에 운동을 하면서 그러고 보니 Deadlift와 Row, ToestoBar가 유난히 자주 나온 다했더니 터무니없는 감은 아니었던 것 같다.

 

 

 

 

> 금요일 와드를 시각화한 자료이다.

 

> Crossfit Do it에서 금요일은 스트렝스로 역도를 진행하는 날이다. Snatch와 Clean&Jerk를 뜻한다.

 

> 결과를 해석하면 아래와 같다.

• 역도를 진행하는 날임에도 Clean&Jerk와 Clean의 횟수가 낮은 이유는 두 동작을 따로 분류했기 때문이다.
• Clean&Jerk와 Clean의 횟수를 더한 것이 Snatch의 횟수와 같다는 점이 놀라웠다.
• 역도 동작을 제외하고, Row와 Burpee, WallBallShot이 10회 이상의 잦은 빈도를 보여준다.
• WallWalk, PushUp, BoxJump, AirSquat는 와드에 나온 횟수가 2회로 낮은 빈도임을 알 수 있다.

 

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OUTTRO.

 

당연한 말이지만,

시각화 및 EDA 1과 2를 포함한 내가 분석한 자료들은 내가 운동하는 공간인 Crossfit Do it에서만 유의미한 인사이트를 가져다줄 수 있다.

 

다른 박스(Crossfit을 하는 공간을 이르는 말)에서는 요일마다 어떤 스트렝스가 있는지, 지도자가 어떤 와드를 구성하는지에 따라 다른 결과가 도출될 것이기 때문이다.

 

 

그리고 확실히 결과를 그래프로 표현하는 것이 가독성이 뛰어나다는 것을 느낄 수 있었다.

이를 테면, 동작별로 차이를 직관적으로 알아볼 수 있다는 것이 되겠다.