Gymbot健身版用户训练数据通过Gymbot健身版设备搭载的传感器单元、3D 摄像头及动作识别算法，实时采集用户训练过程中的多维度数据（涵盖上课日期、课程名称、消耗卡路里、动作数量等数据），结合运动科学模型与机器学习算法进行系统化分析，最终生成包含动作得分、热量消耗统计等维度的用户训练数据。Gymbot健身版用户训练数据体系既实现了对用户健身行为的精准记录，也完成了训练效果的量化评估，为智能健身指导、课程内容优化及产品服务升级提供了核心数据支撑。

通过Gymbot健身版设备实时采集用户训练过程中的课程参与信息（运动时长、日期、课程信息）、动作完成数量、生理消耗数据（卡路里），结合预设课程库信息进行数据关联匹配。依据运动效果评估规则，对采集数据进行分类、清洗与结构化整合，生成包含单个动作得分、连续动作加分、中断重置及鼓励分，动作得分的体现训练表现维度的标准化用户训练数据。该处理方法保障了Gymbot健身版用户训练数据的真实性与可用性，为健身效果分析、课程优化提供数据依据。

该数据分析规则结合动作识别技术与运动科学模型，实现用户训练全流程评估与优化。对普通用户，提供个性化指导（动作纠正、强度调整等），适配家庭健身需求；对健身房等机构，支撑专属方案定制与训练风险监测，提升服务专业度。同时，Gymbot健身版用户训练数据结果为Gymbot产品迭代（算法优化、功能升级）及运营决策提供核心依据，最终提升用户体验，助力智能健身行业智能化发展。

上课日期 课程名称 消耗卡路里 运动时长 动作数量 单个动作得分 连续动作评级加分 中断重置及鼓励分 动作得分 2026-1-3 20:11:54 A-Balance mode B04 3.21 440 214 1 12 18 244 2026-1-3 19:56:56 A-Balance mode B05 3.21 573 47 1 12 0 59 2026-1-3 17:23:33 Upper Body Fat Burning 46 1226 206 1 12 12 230

数据采用表格结构化数据存储形式，核心数据库表名为 “Gymbot 健身版用户训练数据”，数据表首行为字段行，包含的字段如下：上课日期、课程名称、消耗卡路里、运动时长、动作数量、单个动作得分、连续动作评级加分、中断重置及鼓励分、动作得分。主要核心字段说明：1、动作数量：用户在该次训练中完成的标准化动作总次数，是计算动作得分的核心基础数据，体现训练的动作完成总量；2、单个动作得分：每正确完成1个标准动作可获得的基础分值，固定为1分/个，用于衡量单个动作的完成质量达标情况。3、连续动作评级加分：鼓励动作连贯性的阶梯式奖励分值，按连续完成动作数量分级：连续完成5个动作：+5分；连续完成10个动作：+12分；连续完成15个动作：+20分；连续完成20个及以上动作：+30分。4、中断重置及鼓励分：体现容错与激励机制的补充分值：每次动作中断后重新开始训练，可获得6分鼓励分；单节课程内鼓励分最多可获得3次，最高累计18分。5、动作得分：训练的最终量化评分，计算规则：动作得分=动作数量×单个动作得分+连续动作评级加分+中断重置及鼓励分，综合体现用户动作完成总量、连贯性及训练坚持度。