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跃动数据

跃动数据

跳绳训练智能预测平台

用数据看见每一跳的成长轨迹 🏃‍♂️✨

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🎯 实验进度 0%

📖 实验介绍

欢迎参加跳绳训练仿真实验!本实验旨在通过分析学生的跳绳训练数据,预测达到满分成绩(每分钟180个)所需的训练时间。

🎯 实验目标

通过历史数据,明确所需数据类型和数据量,预测班级跳绳需要达到满分所需要的训练量。

📋 实验流程

  1. 选择合适的数据采集方式
  2. 对真实数据进行处理(去重、删除多余行列、修正数据等)
  3. 上传真实数据和对照数据
  4. 训练预测模型
  5. 使用模型进行预测分析
  6. 完成实验测验

📊 数据采集方式

请选择您获取跳绳训练数据的方式:

✏️

手动记录

通过纸质笔记本或电子表格手动记录每次训练的数据。

📋

问卷调查

通过问卷星、腾讯问卷等工具收集学生的训练数据。

📄

腾讯文档

使用腾讯文档在线表格收集和整理训练数据。

📡

物联网采集

使用智能跳绳等物联网设备自动采集训练数据。

🌐

网络获取

从相关数据库或研究论文中获取公开的训练数据。

🤖

人工智能生成

使用人工智能算法随机生成符合现实规律的模拟训练数据。

📤 数据上传

请上传两份数据:一份是真实数据,一份是对照数据。数据应包含以下字段:训练者姓名、身高(cm)、体重(kg)、训练时长(分钟)、当周训练后跳绳个数(个/分钟)、训练提升个数(个/分钟)。

💡 提示:点击"选择文件"按钮上传您的 CSV / TSV 数据文件,系统将自动识别文件编码(UTF-8 / GBK / UTF-16 等)和分隔符,避免乱码问题。

📦 真实数据

📁

点击或拖放文件到此区域

支持 CSV / TSV / TXT 格式,自动识别编码

📦 对照数据

📁

点击或拖放文件到此区域

支持 CSV / TSV / TXT 格式,自动识别编码

下一步:模型训练

🧠 模型训练

现在我们将使用您上传的数据训练预测模型。我们会同时训练两个模型:一个使用处理后的真实数据,另一个使用原始的对照数据。

📈 真实数据模型

🚀

点击开始训练

📊 对照数据模型

🚀

点击开始训练

🔮 预测分析

现在我们可以使用训练好的模型进行预测。请输入初始跳绳个数和目标跳绳个数,我们将预测需要多长时间(每周训练120分钟)才能达到目标。

📈 真实数据模型预测

📊

预测结果将显示在这里

📊 对照数据模型预测

📊

预测结果将显示在这里

🏁 实验结论

通过本次实验,你学习了如何使用数据分析和机器学习来预测跳绳训练效果。请根据你的实验体验,勾选你认为正确的结论