如何將數據從 Strava 導出到電子表格?

最後更新: 06/10/2023

如何將資料從 Strava 匯出到電子表格?

現在Strava 已成為運動員和運動愛好者中非常流行的工具,因為它可以讓您記錄和記錄 分析數據 的培訓。 但是,有時需要將此資料匯出到電子表格以進行更詳細的分析或與其他人共用。 在這篇⁤文章中,我們介紹了 一個簡單的方法 將資料從 Strava 匯出到電子表格,以便您可以充分利用它。

從 Strava‍ 匯出到⁤ CSV 檔案

從 Strava 匯出資料的第一步是存取您在平台上的帳戶並前往「我的活動」部分。 在這裡您將找到包含您所有註冊活動的清單。 ‍ 要匯出您的數據,只需 你必須做 點擊頁面右上角的“匯出”連結。 ‌ Strava 將為您提供以各種格式匯出資料的選項,但對於這種特定情況,請選擇 CSV文件.

導入 CSV 文件 在一張紙上 計算

下載 CSV 檔案後,需要 將其匯入到電子表格中,例如 Microsoft Excel中 o Google表格. 開啟您選擇的電子表格應用程式並選擇匯入資料選項。 然後,在您的裝置上找到 CSV 檔案並選擇它。 電子表格應用程式將自動匯入資料並將其顯示在行和列中,以供分析和操作。

在電子表格中套用濾鏡和公式⁤

將資料從 Strava 匯入電子表格後,您將能夠 應用過濾器和公式 分析它們並獲得更詳細的資訊。您可以使用電子表格中的可用函數來計算平均值、總和等。此外,您可以套用篩選器來僅顯示與您的特定分析相關的資料。

總之,將資料從 Strava 匯出到電子表格 這是一個過程 簡單,這將使您能夠更好地控制和分析您的訓練資料。 透過執行本文中提到的步驟,您將能夠以 CSV 格式從 Strava 匯出數據,並根據您的需求在電子表格中進行操作和分析。 充分利用您的數據並繼續改進您的鍛鍊!

1. 將資料從 Strava 匯出到電子表格的選項

將資料從 Strava 匯出到電子表格時,有多個選項可讓您更準確地組織和分析資料。 最簡單的選項之一是直接從「活動」頁面使用 Strava 的匯出功能。 您只需選擇要匯出的活動,按一下「匯出」並選擇所需的文件格式,例如 CSV 或 Excel。 如果您只需要匯出一些特定資料並且不需要更高級的自訂,那麼此選項是理想的選擇。

另一種選擇 更進階的是使用第三方工具,可以讓您進行更個人化和詳細的匯出。 例如,您可以使用 Starrgate、ExcelExporter 或 Tapiriik 等應用程序,它們在選擇要匯出的資料時提供更大的靈活性,並且能夠過濾、排序和調整資料的呈現方式。電子表格。這些工具還允許您安排定期導出 您的數據 讓您的電子表格始終保持更新。

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除了提到的工具之外,您還可以使用 Strava API 將資料從 Strava 帳戶匯出到電子表格。 ‌Strava API 提供廣泛的客製化和自動化功能,⁤可讓您整合⁢您的 Strava 數據 與您日常使用的其他工具和系統一起使用。但是,使用 Strava API 需要程式設計知識,並且可能比以前的選項更複雜。 如果您熟悉編程,此選項可讓您更好地控制要匯出的資料以及資料在電子表格中的呈現方式。

總之要將資料從 Strava 匯出到電子表格,您可以使用「活動」頁面中的 Strava 匯出功能作為快速、簡單的選項,或探索第三方工具或 Strava API 將資料從 Strava 匯出到電子表格。 。 無論您選擇哪個選項,將資料匯出到電子表格都可以讓您更好地控制和分析 Strava 上的活動,從而促進監控和提高運動表現的過程。

2. 如何使用 Strava API 將資料從 Strava 匯出到電子表格

在這篇文章中,我們將學習如何使用 Strava API 將資料從 Strava 匯出到電子表格。 Strava API 是一個功能強大的工具,允許開發人員存取儲存在 Strava 中的資訊並以不同的方式使用它。 其中一種方法是將資料匯出到電子表格,這對於以更易於管理的格式分析和視覺化您的活動非常有用。

第一,您必須取得 Strava API 金鑰。從那裡,您將能夠⁤創建一個新應用程式並為您的應用程式獲取唯一的API金鑰⁣。需要此 API 金鑰才能向 Strava API 發出請求並存取您的帳戶資料。

然後,我們必須使用 Strava API 來取得我們想要匯出的資料。為此,我們可以使用 Python 等程式語言和「stravalib」函式庫與 Strava API 進行互動。一旦我們使用 API 金鑰設定了身份驗證,我們就可以發出請求來獲取不同類型的數據,例如課程、分段、運動員等。 ⁢我們可以⁣指定我們想要取得哪些資料以及我們想要如何使用 API 的參數⁢對其進行過濾。

終於,一旦我們獲得了數據,我們就可以將其匯出到電子表格中。 為此,我們可以使用“pandas”或“openpyxl”等 Python 庫來處理資料並將其寫入電子表格檔案。 我們可以為要匯出的每個屬性建立列,例如距離、時間、平均速度等。 然後,我們可以將資料寫入這些列,並以所需的格式儲存電子表格文件,例如 CSV 或 XLSX。 因此,我們將 Strava 資料組織在電子表格中,以便日後分析和視覺化。

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透過 Strava API⁢ 和⁢一點編程,就可以以⁢自動化和個性化的方式將您的 Strava 資料匯出到電子表格。⁢這將允許您對您的活動執行⁤更詳細的⁢分析⁢並且⁤更好地控制您的資料。 不要忘記 Strava API 有使用限制,因此在向 API 發出許多請求之前請注意使用政策。 現在您已經知道如何將資料從 Strava 匯出到電子表格,您可以開始充分利用 Strava 資料了!

3. 使用第三方服務將資料從 Strava 匯出到電子表格

有不同的第三方服務可讓您將資料從 Strava 匯出到電子表格。這些服務提供了一種簡單且方便的方式來獲取 Strava 活動資料並在電子表格中對其進行更詳細的分析,以下是執行此匯出操作的三種常用選項:

1. 塔皮里克:此服務可讓您自動將 Strava 上的活動資料與 其他平台,如 Google 試算表。 要使用此服務,您只需連接到您的 Strava 帳戶並選擇將您的活動匯出到電子表格的選項。 Tapiriik 將負責傳輸資料並定期更新。

2.⁢ Strava 小工具:這是將資料從 Strava 匯出到電子表格的另一個流行選項。Stravawidgets 提供了多種可自訂的小部件,您可以將它們新增至 Strava 儀表板。 其中一個小部件可讓您將活動資料匯出到 CSV 文件,然後您可以將其匯入電子表格中。 如果您希望更好地控制匯出資料的格式和外觀,此選項是理想的選擇。

3. Zapier:⁤Zapier 是一個平台,可讓您在⁤不同應用程式之間自動執行任務,包括 Strava 和電子表格⁤(例如 Google Sheets 或 Microsoft Excel)。 ⁣使用 Zapier,您可以建立一個“Zap”,每次您向 Strava 新增活動時,它都會激活,並 ⁢自動將資料匯出到電子表格。 如果您想即時更新數據,此選項特別有用。

簡而言之,可以使用 Tapiriik、Stravawidgets 或 Zapier 等第三方服務將資料從 Strava 匯出到電子表格。這些選項提供不同的功能和自訂級別,使您可以選擇最適合您需求的選項。請隨意嘗試這些工具並嘗試匯出數據,以便對您的 Strava 活動進行更深入、更詳細的分析。

4. 將資料從 Strava 匯出到電子表格時的重要注意事項

將資料從 Strava 匯出到電子表格時,有 重要考慮因素 必須考慮到這一點,以確保數據的準確性和有用性。 首先,正確選擇要匯出的資料至關重要。 Strava 可讓您匯出各種指標,例如行駛距離、活動時間和心率等。 這很重要 明確定義 進行分析或報告需要哪些指標?

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另一個重要的考慮因素是 確保⁤資料格式正確 在匯出它們之前。‍ 例如,如果要在電子表格上執行進一步的計算或分析,最好是 ‍ 轉換單位 必要的指標。 這可能包括將英里轉換為公里或將分鐘轉換為小時。 此外,建議 刪除任何不必要的數據 或在導出之前進行複製,因為這會影響結果的效率和準確性。

最後,將資料從 Strava 匯出到電子表格時,這一點很重要 選擇適當的文件格式 與用於分析資料的程式相容。 Strava 提供以 CSV、GPX 和 TCX 等格式匯出資料的選項。 每種格式都有其優點和局限性,因此 什麼是必要的 仔細評估 最適合分析或報告的⁢目的。 此外,建議 儲存備份副本 在⁢電子表格匯入過程中出現任何⁢錯誤或遺失⁣資訊時,匯出的資料的資訊。

5. 充分利用將資料從 Strava 匯出到電子表格的建議

將資料從 Strava 匯出到電子表格後,有一些建議可以幫助您充分利用這些資訊。 第一確保資料已正確匯入並且在電子表格中組織良好。 驗證列和行是否正確標記以及每個資料是否對應於相應的欄位。 ⁢這將有利於⁢後續的數據分析。

現在您的資料已儲存在電子表格中,⁣ 塞貢多,您可以開始探索和分析資訊。 使用電子表格函數執行計算並獲得有趣的結果。 例如,您可以計算每項活動的平均速度或指定月份內跑步的總時間。 您還可以製作圖表以更好地視覺化數據並找到模式或趨勢。

最後,⁣ 特塞羅不要忘記導出的數據是您的,因此您可以執行您認為必要的任何類型的分析或處理。您可以將它們與其他相關數據集結合起來,以更全面地了解您的活動。另外,請記住,您始終可以將更新的資料從 Strava 重新匯出到電子表格,以保持您的分析最新。

有了這些建議,您將能夠充分利用將資料從 Strava 匯出到電子表格。 始終記住保持數據井井有條,使用電子表格⁤工具來分析和可視化信息,並使用導出的數據作為執行您自己的分析和處理的基礎。 享受您的數據並繼續前進!