关于本篇文章的免责声明：二月是美国心脏月。在美国，心脏病是导致死亡的主要原因。2022年的数据显示，每五例死亡中就有一例是由心脏病导致的。根据美国心脏协会的数据，美国有超过1.21亿成年人患有心血管疾病。
八年多前，我患上了心房颤动（房颤），也成为了这 1.21 亿患者中的一员。
作为一个年轻人，我对这一病症对我未来意味着什么感到极为担忧。从那以后，我一直把保持积极锻炼和关注心脏健康放在首位。我给自己设定了一个目标，那就是跑一次半程马拉松。了解到心脏健康与跑步之间的关系后，我决定规划出最佳的跑步方案，以将心率维持在最佳水平。
幸运的是，作为Minitab的一名员工，我可以利用一些极为强大的数据分析解决方案来做到这一点。
开始跑步时，我记录了各种可能影响我平均心率的因素的数据，比如跑步距离、海拔上升高度、平均配速、星期几（也许某些日子一贯会比其他日子压力更大）以及温度。我将使用下面的数据集，来解释我是如何运用 Minitab 解决方案分析这些数据，并为维护心脏健康规划出最佳跑步方案的。

使用minitab分析跑步数据

描述性统计：将数据导入 Minitab，然后，我使用了描述性统计工具来全面了解我的数据。这为我提供了诸如均值、中位数、标准差和极差等各项变量的统计量，让我对当前的数据情况有了一个基本的认识。