京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
跑出来的“大数据”:广州人跑步最“爱炫”
广州仔,最近流行在微信朋友圈里“晒”乜嘢?不是名牌,也不是吃喝玩乐,而是跑步!根据咕咚日前推出的《2014年中国跑步白皮书》数据统计显示,广州跑步者体现出的城市“跑步个性”是“爱炫”——在北京、上海、广州、深圳、杭州、成都六大都市使用咕咚软件的跑者用户群中,广州跑者有61.4%在完成跑步后,会把个人数据发上微信朋友圈,“炫耀”自己的运动经历。当然,“炫”跑总比炫富好。
手机成为重要的跑步装备
咕咚在2014年“跑者们的‘秘密’”统计部分,总结出“‘有钱人’成为跑者核心”这样一个观点,根据咕咚的统计,全国范围内越发达地区参与跑步的人越多,白领成为跑步运动的主力,企业高管、私营企业主、行政人员逐渐成为领跑者。京津唐三角、以上海为核心的长三角和以广深为核心的珠三角,是全国跑步运动最蔚然成风的地区。
开始跑步、爱好跑步的人们,首先会为自己购置专业跑鞋,根据咕咚的统计,有56%的跑者会专门购置跑鞋,有32%的人会购买专业压缩裤,还有39%的人会给自己购买可穿戴设备。
科学跑步,首先应该有专业的装置记录自己的跑步时间、距离和速度,还有部分“进阶”的跑者会根据专业设备的测量来制定更合适的跑步计划,而最简单的测量设备就是手机。
目前在手机上有数十款运动计步器、跑步和步行追踪类软件,还有咕咚这一类型的运动社交App,这些软件通过GPS测量你跑步的距离、速度,记录你的运动时间,还能根据你的个人体测数据,计算你完成一系列运动后消耗的卡路里。一个人跑步太沉闷?你还可以在运动社交软件上找到有相同爱好的朋友。
像耐克公司这样生产运动装备的公司,也致力于开发用于跑步和运动的数字平台,并创建“数据+圈子”的运动社区,营造竞赛氛围,还在数字平台的基础上开发出跑步腕带、跑步手表、带有电子设备的跑鞋等衍生产品,不少运动软件也在开发可穿戴设备,对于进阶型的跑者来说,测量更精确、功能更集中、穿戴也更方便的设备,的确很有吸引力。
跑步的都是白富美高帅富
你会选择在一天里的什么时间跑步?对于都市白领来说,早起运动并不是一件容易的事,根据咕咚的统计,有57%的跑者集中在晚上8时~10时锻炼,而且这一时间段跑步的跑者,年龄集中在24~35岁,在一天繁忙的工作结束后,他们会抽出夜间空闲时间跑步,由此诞生了都市“夜跑族”这样的群体。
2014年底,RunKeeper根据来自30个国家的用户跑步记录,统计出18%的跑步是在早晨6~9时记录的,32%在下午5~8时,更多的人喜欢在周末休息日跑步,周六、日有32%的跑步记录在上午8~11时发生,只有12%在下午5~8时。“夜跑族”是中国特色,这里有14%的跑者在晚上9~10时跑步,相比而言,印度人更喜欢晨跑,他们的跑步记录有22%发生于工作日上午6~7时。
在咕咚的2014年统计中,还有非常鼓舞跑者的一个结论:白富美、高帅富都爱跑步。据该应用程序收集到的跑者个人信息显示,男性跑者的身高集中在1.75~1.80米间,体重在60~80公斤,年龄在25~35岁,女性跑者的身高则集中在1.60~1.65米间,体重在50~60公斤,年龄也多为25~35岁,无论身体状态还是年龄,都处于“黄金时代”。
此外,相比较于2013年,在2014年国内的女性跑者增加了6.4倍,越来越多的女性通过跑步来管理自己的体重和身体状态,而且女性跑者单次跑步距离平均增长到了2.82公里。
那么各大城市跑者的特点是什么呢?咕咚的云数据库调查统计显示,广州跑者最“爱炫”,61.4%的人跑完后要把记录发到社交软件商,上海跑者最“勤快”,每周平均要进行2次以上的跑步锻炼,频率居全国之首。北京的跑者最“持久”,单次跑步的平均距离高达5.26公里,而杭州的跑者中女性比例最高,为47%。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20