• fabio salaro

Correre al tempo dei dati

Il titolo pone l’attenzione ad un tema, secondo me molto importante, che nel mondo del running e non solo, non viene ancora sufficientemente sfruttato: l'analisi dei propri dati.

In questo momento storico stiamo capendo sempre di più l’importanza dei dati; con l’emergenza COVID-19 abbiamo visto come sia possibile mappare determinate attività a seguito dell’analisi di specifici indicatori ed allora quello che mi sono domandato è perché non applicare certe analisi sui dati al mondo della corsa e magari capire quando limitare i carichi di allenamento perché si è in uno stato di affaticamento? Oppure predire quale può essere il periodo migliore per programmare una gara?


Ognuno di noi ormai indossa tutto il giorno o la maggior parte della giornata uno smartwatch (Garmin, Polar, Apple, ecc. ecc.) che oltre ad indicare i km percorsi e la velocità durante gli allenamenti, immagazzina centinaia e centinaia di informazioni aggiuntive che possono col tempo svelarsi importantissime per capire come meglio gestire i propri allenamenti.

Se costantemente indossato, il nostro smartwatch col tempo ci può conoscere meglio del migliore preparatore atletico in circolazione, questo perché monitorandoci giorno per giorno riesce a capire i nostri trend fisiologici.


In questo post analizzerò con voi tutti i miei dati caricati sull’applicazione Strava dal 2016, anno in cui mi sono registrato, fino ad oggi.

Per l’analisi ho utilizzato il software statistico R mentre per scaricare tutto il mio dataset presente su Strava ho seguito gli step presenti al seguente link: https://support.strava.com/hc/en-us/articles/216918437-Exporting-your-Data-and-Bulk-Export#Bulk


Una volta importati i dati, ho cercato di capire quali variabili fossero sempre valorizzate per cercare di avere un dataset con una serie storica piuttosto ampia.

Purtroppo la totalità delle variabili è correttamente valorizzata solo negli ultimi 2 anni, ovvero da quando al polso corro con un GPS all’avanguardia (nello specifico un Garmin Fenix 5s).

Detto ciò non mi sono scoraggiato ed ho condotto l’analisi sulle variabili sempre valorizzate, nello specifico:


Tempo_in_movimento | Distanza | Pendenza_media | Calorie


La prima analisi che si può effettuare è verificare la frequenza con cui sono corse certe distanze, per avere un'idea di come approcciare i futuri allenamenti. Se ad esempio si ha l'obiettivo di correre una maratona ma vediamo che la maggior parte delle distanze corse non supera i 10km forse è meglio iniziare con largo anticipo la preparazione, per abituare il proprio corpo a correre molti più km rispetto a quelli attualmente corsi:


La seconda analisi è capire quale periodo dell'anno il proprio fisico performa meglio, perché tutti noi abbiamo uno o più mesi in cui ci rendiamo conto che i km corsi non sono mai abbastanza e le nostre energie sono infinite.

Dal Tempo_in_movimento e dalla Distanza ho ricavato la media a km degli allenamenti ed ho catalogato ogni allenamento in: scarso, medio, buono ed ottimo sulla base della media km rispetto l’obiettivo che mi sono prefissato sulla maratona.

Solitamente il metro di giudizio di un runner e verificare quanto si è andati forte in determinate distanze ed ecco quindi la serie storica degli allenamenti catalogati per performance e raggruppati per mese ed anno:


Quello che si nota subito è che ai picchi seguono subito dei mesi di allenamento eseguiti a più basse intensità, questo perché non siamo macchine ed il nostro corpo necessità di riposo.

Verifichiamo quindi, eseguendo una media delle performance nei vari mesi quali siano i mesi più redditizi a livello di performance:


Notiamo subito che il mese migliore è Maggio, seguito poi da Febbraio e Settembre. Di sicuro per il mio caso è sconsigliato prevedere di preparare una gara a Dicembre e/o da Giugno ad Agosto.

In linea generale quello che si può concludere analizzando i miei dati è che la stagione migliore per preparare un grande evento è la Primavera:


Se sei interessato anche tu a scoprire qualcosa di più sui tuoi dati di allenamento puoi scaricarti il software gratuito R (https://cran.r-project.org/) per provare a replicare quanto sopra eseguito oppure registrati al portale gratuito di analisi dati RUNALYZE (https://runalyze.com/).

Nelle prossime settimane analizzerò gli ultimi anni di allenamento registrati con orologi top di gamma per capire se esiste qualche correlazione tra le variabili e magari riuscire a predire alcuni parametri per impostare correttamente i nostri allenamenti.


Buon allenamento!


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