クレジット: リンジー・エレフソン

• ワークアウトのタイムスタンプ

• 授業がライブかオンデマンドか

• 講師の名前

• ワークアウトの長さ（分）

• どのような運動をしましたか（サイクリング、ウォーキング、ランニングなど）

• ワークアウトの種類（音楽ベース、低負荷など）

• クラスの名前

• クラスのリリース日

• 総出力

• 平均ワット数

• 平均的な抵抗（自転車）

• 平均ケイデンス（自転車）

• 平均速度（自転車）

• あなたの距離

• 消費カロリー

• 平均心拍数

• 平均傾斜（トレッドまたはトレッドミル上）

• 平均ペース

このデータを入手した時、どのように使ったか

まず、受講したクラスが最初に公開された日付を示す列など、興味のない列を削除しました。次に、4年前にペロトンバイクを購入してからの消費カロリーと運動時間を合計してみました。そして、パターンを探し始めました。例えば、私はコーディー・リグスビーが指導するサイクリングクラスやアディティ・シャーによるガイド付き瞑想が好きですが、このデータは彼らが私のお気に入りのインストラクターであることを裏付けているでしょうか？確かにそうかもしれません。しかし、同時に、私が知らず知らずのうちに好んでいる他のインストラクターも示していました。列を選択し、棒グラフを作成して、分析してみました。

自分がどのインストラクターに惹かれるかを知ることは、一般的にモチベーションを高めたりクラスを探すのに役に立ちますが、どのワークアウトが自分にとって最も効果的なのかについてはどうでしょうか? 総出力と消費カロリーの列までスクロールしました。総出力を高いものから低いものの順に並べ替え、結果をチェックし、消費カロリーについても同じことをしました。私のこれまでの最高出力は、どうやら 30 分間のレディー・ガガのライドだったようです。これは良い情報です。(このクラスは、消費カロリーが最も多かったクラスでもありました。) 今後は、30 分間のクラスをもっと受講するか、もっと現実的に言えば、ガガの音楽が含まれるクラスをもっと受講することを目指します。(自由に選べるときは、ワークアウトのサウンドトラックに彼女の曲を選ぶ傾向があるので、自分が思っているほどサイクリングにはまっていることが確認できるデータがあるのは良いことです。)

全ての列をこのように並べ替え、消費エネルギーが最も少ない場所、最も高い負荷でサイクリングした場所などを確認しました。特に数百のクラスを受講した後では、このようなことが可能になったことは非常に有益でした。もし私が始めたばかりで、確認できるワークアウトがほんの数種類しかなかったら、おそらくこれほど役に立たなかったでしょう。それでも、消費カロリー、出力、その他の指標を明確に確認できるのは役立つと思います。

残りの一日はグラフを作成し、パターンを探すことに費やします。これ（と表計算ソフトの使い方に関するちょっとした知識）があれば、グラフを作成して、例えば午前中のパフォーマンスが良いのか悪いのか、午後の方が歩く距離が長いのかといった洞察を得ることができます。一日を通してワークアウトを組み込もうとしている時は、やりたいこと（あるいはできること）をやってしまうのは簡単ですが、（意識しているかどうかにかかわらず）パターンを作っているのです。そして、このデータにアクセスすることで、自分なりのベストプラクティスの鍵を解き明かすことができるのです。

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