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周期性数据分析

周运动总结为用户提供更长时间跨度的运动数据分析。通过Cordova与OpenHarmony的数据处理能力，构建强大的周期性数据分析系统。

周数据收集

class WeeklyAnalyzer {
  constructor() {
    this.weekStart = this.getWeekStart();
    this.weekEnd = this.getWeekEnd();
    this.dailyRecords = [];
  }
  
  async collectWeeklyData() {
    const query = `
      SELECT * FROM workouts 
      WHERE timestamp BETWEEN ${this.weekStart} AND ${this.weekEnd}
    `;
    this.dailyRecords = await executeQuery(query);
    return this.dailyRecords;
  }
}

WeeklyAnalyzer类负责收集和分析一周的运动数据。通过getWeekStart和getWeekEnd方法，我们确定了周的时间范围。collectWeeklyData方法从数据库中查询这个时间范围内的所有运动记录。这种结构化的方法使得数据收集变得清晰有序。

每日对比分析

function compareDailyMetrics(dailyRecords) {
  const comparison = {
    days: [],
    maxSteps: 0,
    minSteps: Infinity,
    averageSteps: 0
  };
  
  dailyRecords.forEach(record => {
    comparison.days.push({
      date: record.date,
      steps: record.steps,
      distance: record.distance,
      calories: record.calories
    });
    
    comparison.maxSteps = Math.max(comparison.maxSteps, record.steps);
    comparison.minSteps = Math.min(comparison.minSteps, record.steps);
  });
  
  comparison.averageSteps = comparison.days.reduce((sum, day) => sum + day.steps, 0) / comparison.days.length;
  
  return comparison;
}

这个函数对一周内的每日数据进行对比分析。通过计算最高步数、最低步数和平均步数，我们能够识别出用户的运动规律。这种对比分析能够帮助用户了解自己的运动变化趋势。

趋势识别

function identifyWeeklyTrend(dailyRecords) {
  const trend = {
    direction: 'stable',
    changePercentage: 0,
    recommendation: ''
  };
  
  const firstHalf = dailyRecords.slice(0, 3).reduce((sum, r) => sum + r.steps, 0) / 3;
  const secondHalf = dailyRecords.slice(4, 7).reduce((sum, r) => sum + r.steps, 0) / 3;
  
  trend.changePercentage = ((secondHalf - firstHalf) / firstHalf) * 100;
  
  if (trend.changePercentage > 10) {
    trend.direction = 'increasing';
    trend.recommendation = '很好！你的运动量在增加，继续保持！';
  } else if (trend.changePercentage < -10) {
    trend.direction = 'decreasing';
    trend.recommendation = '运动量有所下降，建议增加运动频率';
  }
  
  return trend;
}

趋势识别能够帮助用户了解自己的运动发展方向。这个函数比较了周前半和周后半的平均步数，计算出变化百分比。根据变化趋势，系统会提供相应的建议。这种智能化的分析能够为用户提供有价值的运动指导。

周报表生成

function generateWeeklyReport(weeklyData) {
  const report = {
    week: getWeekNumber(),
    totalWorkouts: weeklyData.totalWorkouts,
    totalDistance: weeklyData.totalDistance,
    totalCalories: weeklyData.totalCalories,
    averageDailySteps: weeklyData.totalSteps / 7,
    mostActiveDay: findMostActiveDay(weeklyData),
    leastActiveDay: findLeastActiveDay(weeklyData),
    consistency: calculateConsistency(weeklyData)
  };
  
  return report;
}

周报表提供了一个完整的周运动总结。这个函数汇总了各项关键指标，包括总运动次数、总距离、总卡路里消耗等。通过识别最活跃和最不活跃的日期，我们能够帮助用户了解自己的运动规律。

图表可视化

function renderWeeklyChart(dailyRecords) {
  const chartData = {
    labels: dailyRecords.map(r => r.date),
    datasets: [
      {
        label: '步数',
        data: dailyRecords.map(r => r.steps),
        borderColor: '#FF6B6B',
        backgroundColor: 'rgba(255, 107, 107, 0.1)'
      },
      {
        label: '距离(km)',
        data: dailyRecords.map(r => r.distance),
        borderColor: '#4ECDC4',
        backgroundColor: 'rgba(78, 205, 196, 0.1)'
      }
    ]
  };
  
  renderChart('weekly-chart', chartData);
}

图表是展示周运动数据的有效方式。这段代码准备了图表数据，包括每日的步数和距离。通过使用不同的颜色和数据集，我们能够清晰地展示多个指标的变化趋势。这种可视化方式使得用户能够直观地理解自己的运动规律。

运动一致性评分

function calculateConsistency(weeklyData) {
  const activeDays = weeklyData.dailyRecords.filter(r => r.steps > 5000).length;
  const consistency = (activeDays / 7) * 100;
  
  let grade = 'F';
  if (consistency >= 80) grade = 'A';
  else if (consistency >= 60) grade = 'B';
  else if (consistency >= 40) grade = 'C';
  else if (consistency >= 20) grade = 'D';
  
  return {
    percentage: consistency,
    grade: grade,
    activeDays: activeDays
  };
}

运动一致性评分能够评估用户的运动坚持度。这个函数计算了一周内活跃天数的比例，并根据比例给出相应的等级。这种评分机制能够激励用户保持规律的运动习惯。

个性化建议生成

function generateWeeklyRecommendations(report, trend) {
  const recommendations = [];
  
  if (report.consistency.grade === 'A') {
    recommendations.push('你的运动坚持度很高，建议尝试更高强度的运动');
  } else if (report.consistency.grade === 'C' || report.consistency.grade === 'D') {
    recommendations.push('建议增加运动频率，目标是每周至少5天运动');
  }
  
  if (trend.direction === 'decreasing') {
    recommendations.push('运动量有下降趋势，建议制定更具体的运动计划');
  }
  
  return recommendations;
}

个性化建议能够为用户提供针对性的运动指导。这个函数根据用户的一致性评分和趋势方向，生成相应的建议。这种智能化的推荐能够帮助用户不断改进自己的运动计划。

总结

周运动总结分析系统通过Cordova与OpenHarmony的结合，提供了全面的周期性数据分析能力。从每日对比到趋势识别，从图表可视化到个性化建议，这个系统为用户提供了深入的运动洞察。通过这些分析，用户能够更好地理解自己的运动规律，制定更有效的运动计划。