Apakah Strava menggunakan banyak data
Menganalisis dan memvisualisasikan detail aktivitas strava dengan tumpukan elastis
Strava adalah aplikasi populer untuk atlet dan telah membangun basis pengguna yang kuat di komunitas bersepeda. Itu telah memposisikan dirinya sebagai aplikasi masuk untuk profesional dan menawarkan input data granular untuk pengendara sepeda. Aplikasi ini juga menampilkan elemen sosial, memungkinkan pengendara sepeda untuk berbagi kegiatan dan bersaing satu sama lain.
Namun, Strava telah berkembang di luar bersepeda dan sekarang menawarkan pelacakan untuk kegiatan lain seperti berlari dan maraton. Fokus pada fitur sosial telah dipanggil kembali baru -baru ini, dengan peluncuran Layanan Berlangganan Strava yang disebut Summit, yang menawarkan segmen untuk kompetisi, metrik, dan penemuan.
Berikut adalah beberapa statistik utama tentang Strava:
- Strava menghasilkan pendapatan $ 167 juta pada tahun 2021, kenaikan 70% dari tahun sebelumnya.
- Pada Januari 2022, Strava memiliki 95 juta pengguna aktif, dengan dua juta pengguna baru ditambahkan setiap bulan.
- Hampir dua miliar kegiatan diselesaikan di Strava pada tahun 2021.
- Pada bulan Desember 2020, Strava bernilai $ 1.5 miliar.
Berikut adalah beberapa detail tambahan tentang Strava:
| Judul | Judul 2 |
|---|---|
| Tanggal peluncuran | Juli 2009 |
| Markas | San Francisco, California |
| Rakyat | Michael Hovarth (Co-Founder, CEO), Mark Gainey (Co-Founder, Ketua) |
| Jenis bisnis | Pribadi |
| Lisensi | Hak milik |
| Industri | Kebugaran |
Strava telah mengalami pertumbuhan pendapatan yang signifikan selama bertahun -tahun:
| Tahun | Pendapatan ($ mm) |
|---|---|
| 2017 | 34 |
| 2018 | 45 |
| 2019 | 60 |
| 2020 | 98 |
| 2021 | 167 |
Jumlah pengguna aktif di Strava juga meningkat:
| Tahun | Pengguna (MM) |
|---|---|
| 2016 | 20 |
| 2017 | 28 |
| 2018 | 36 |
| 2019 | 42 |
| 2020 | 55 |
| 2021 | 76 |
| 2022 | 95 |
Sumber: Data Perusahaan, Inc.
Strava terus tumbuh dalam popularitas dan telah menjadi platform terkemuka bagi atlet untuk melacak dan berbagi kegiatan mereka. Dengan fokus pada kompetisi, metrik, dan penemuan, Strava menawarkan pengalaman unik bagi penggemar kebugaran.
Menganalisis dan memvisualisasikan detail aktivitas strava dengan tumpukan elastis
Fokus pada sosial telah dipanggil kembali sejak Michael Hovarth dan Mark Gainey, dua pendiri, telah kembali untuk menjalankan bisnis. Duo ini meluncurkan layanan berlangganan Strava, yang disebut Summit, yang menampilkan tiga segmen: kompetisi, metrik dan penemuan.
Statistik Pendapatan dan Penggunaan Strava (2023)
Diberi label ‘Jaringan untuk atlet’, Strava telah membangun basis pengguna pengendara sepeda aktif yang berkeringat di dekat aplikasi. Frasa “Jika’S tidak di Strava, itu tidak’t terjadi” semakin produktif di komunitas siklus dan lebih dari dua pertiga dari pengendara sepeda Tour de France secara teratur melacak hasil panggung di atasnya.
Mirip dengan Under Armour, Strava telah membangun komunitas dengan memasarkan dirinya sebagai aplikasi untuk para profesional. Fitbit dan MyFitnessPal keduanya telah dijual sebagai aplikasi kebugaran untuk semua orang, sementara Strava’Komunitas S lebih dari komitmen serius. Dengan tidak merilis perangkat keras apa pun, itu juga tetap agnostik platform.
Selama beberapa tahun pertama Strava’kehidupan, semua aktivitas didorong oleh pengendara sepeda. Dibandingkan dengan aplikasi lain yang tersedia, Strava menawarkan lebih banyak input data granular. Ini juga menampilkan elemen sosial, di mana pengendara sepeda dapat berbagi kegiatan dan menerima dukungan dan bersaing dengan masyarakat.
– Iklan –
Elemen kompetisi telah menjadi faktor kunci menarik pengguna kembali ke aplikasi. Ini telah memengaruhi banyak orang di komunitas untuk menempatkan lebih banyak jam di Strava daripada platform sosial lainnya, dengan banyak pengendara sepeda dengan susah payah berusaha untuk tetap tinggal “Raja (atau ratu) gunung” di rute lokal mereka.
Pada tahun 2017, Strava menambahkan lebih banyak fitur sosial, setelah memperhatikan aktivitas non-fitness di platform. Ini bisa dilihat sebagai pelarian utama pertama dari mantra Strava hanya aktivitas yang dijual kepada para penggunanya, dan itu dipimpin oleh CEO James Quarles, yang telah ditunjuk beberapa bulan sebelumnya dari Instagram.
Di bawah Quarles, Strava mulai pindah ke bentuk baru pelacakan GPS, seperti berlari dan maraton, di samping latihan stasioner seperti treadmill dan dayung. Ini juga lebih menekankan pada sisi sosial Strava, meningkatkan kegiatan yang diposting dari satu miliar pada 2017 menjadi tiga miliar pada tahun 2020.
Fokus pada sosial telah dipanggil kembali sejak Michael Hovarth dan Mark Gainey, dua pendiri, telah kembali untuk menjalankan bisnis. Duo ini meluncurkan layanan berlangganan Strava, yang disebut Summit, yang menampilkan tiga segmen: kompetisi, metrik dan penemuan.
Strava menambahkan dua juta pengguna per bulan, dan berpendapat bahwa dibandingkan dengan aplikasi pelacakan kebugaran lainnya, pengguna menghabiskan lebih lama di aplikasinya. Di belakang Fitbit dan MyFitnessPal pada angka mentah, tetapi banyak dari mereka yang ada di Strava tidak akan bermigrasi ke platform lain, yang memberikan Strava dengan tepi eksklusivitas.
Kami telah mengumpulkan data dan statistik di Strava. Baca di bawah untuk mengetahui lebih lanjut.
Statistik Kunci Strava
- Strava menghasilkan pendapatan $ 167 juta pada tahun 2021, peningkatan 70% pada tahun sebelumnya
- Pada Januari 2022, Strava memiliki 95 juta pengguna aktif, dengan dua juta ditambahkan setiap bulan
- Hampir dua miliar kegiatan diselesaikan di Strava pada tahun 2021
- Pada bulan Desember 2020, Strava bernilai $ 1.5 miliar
Tinjauan Strava
| Judul | Judul 2 |
|---|---|
| Tanggal peluncuran | Juli 2009 |
| Markas | San Francisco, California |
| Rakyat | Michael Hovarth (Co-Founder, CEO), Mark Gainey (Co-Founder, Ketua) |
| Jenis bisnis | Pribadi |
| Lisensi | Hak milik |
| Industri | Kebugaran |
Pendapatan Strava
Strava menghasilkan $ 167 juta pendapatan pada tahun 2021, kenaikan 60% tahun-ke-tahun dan peningkatan persentase tahunan terbesarnya.
Pendapatan Tahunan Strava 2017 hingga 2021 ($ mm)
| Tahun | Pendapatan ($ mm) |
|---|---|
| 2017 | 34 |
| 2018 | 45 |
| 2019 | 60 |
| 2020 | 98 |
| 2021 | 167 |
Pengguna Strava
Strava memiliki 95 juta pengguna aktif, peningkatan 25% pada tahun sebelumnya.
Pengguna Tahunan Strava 2016 hingga 2022 (MM)
| Tahun | Pengguna (MM) |
|---|---|
| 2016 | 20 |
| 2017 | 28 |
| 2018 | 36 |
| 2019 | 42 |
| 2020 | 55 |
| 2021 | 76 |
| 2022 | 95 |
Sumber: Data Perusahaan, Inc
Penilaian Strava
Strava baru -baru ini dihargai $ 1.5 miliar pada tahun 2020, dalam putaran pendanaan yang dipimpin oleh Sequoia Capital dan TCV.
Penilaian Strava 2019 hingga 2020 ($ bn)
| Tahun | Penilaian ($ bn) |
|---|---|
| 2019 | 0.3 |
| 2020 | 1.5 |
Kegiatan strava
Ada 1.8 miliar kegiatan yang diterbitkan di Strava pada tahun 2021, peningkatan 63% pada 2020.
Kegiatan Tahunan Strava Diterbitkan 2018 hingga 2021 (BN)
| Tahun | Kegiatan (BN) |
|---|---|
| 2018 | 0.6 |
| 2019 | 0.8 |
| 2020 | 1.1 |
| 2021 | 1.8 |
Sumber: Data Perusahaan
Strava Kilometer
Strava juga menerbitkan berapa kilometer yang berhasil diselesaikan oleh penggunanya dalam setahun. Pada tahun 2021, ini melampaui 32.1 miliar kilometer.
Kilometer tahunan Strava ditutupi 2016 hingga 2021 (BN)
| Tahun | Kilometer (bn) |
|---|---|
| 2016 | 2.7 |
| 2017 | 5.5 |
| 2018 | 10.7 |
| 2019 | 11.2 |
| 2020 | 17.1 |
| 2021 | 32.1 |
Sumber: Data Perusahaan
Perangkat Terhubung Strava
Ada 400 perangkat yang terhubung, seperti jam tangan pintar dan pelacak kebugaran, yang kompatibel dengan Strava untuk dilacak.
Perangkat Terhubung Strava 2016 hingga 2020
| Tahun | Perangkat yang terhubung |
|---|---|
| 2016 | 200 |
| 2018 | 300 |
| 2020 | 400 |
Sumber: Data Perusahaan
Menganalisis dan memvisualisasikan detail aktivitas strava dengan tumpukan elastis
Ini adalah posting blog kedua dalam seri Strava kami, berdasarkan yang pertama: “ Cara mengimpor data strava ke tumpukan elastis .” Saya akan membawa Anda melalui perjalanan data onboarding, manipulasi, dan visualisasi.
Apa itu strava dan mengapa itu fokusnya? Strava adalah platform di mana atlet, dari rekreasi hingga profesional, dapat berbagi kegiatan mereka. Semua data kebugaran saya dari Apple Watch, Garmin, dan Zwift saya secara otomatis disinkronkan dan disimpan di sana. Aman untuk mengatakan bahwa jika saya ingin mendapatkan gambaran tentang kebugaran saya, mengeluarkan data dari Strava adalah langkah pertama.
Mengapa melakukan ini dengan tumpukan elastis? Saya ingin mengajukan pertanyaan data saya, dan pertanyaan hanyalah pencarian!
- Sudahkah saya menaiki sepeda saya lebih banyak tahun ini daripada yang terakhir?
- Rata -rata, apakah detak jantung saya berkurang dengan melakukan lebih banyak jarak pada sepeda saya?
- Apakah saya sering berlari, hiking, dan bersepeda di trek yang sama?
- Apakah detak jantung saya berkorelasi dengan kecepatan saya saat bersepeda?
Analisis data terperinci
Di blog terakhir, kami menangkap bahwa Strava memberikan gambaran aktivitas umum yang memberi Anda total jarak, kecepatan rata -rata, dan detak jantung rata -rata. Karena kami ingin mengendalikan data kami dan melakukan analisis mendalam, kami membutuhkan lebih banyak data granular. Strava memiliki API yang disebut aliran, dan aliran mewakili satu jenis metrik: waktu, jarak, detak jantung, irama, gradien, dll.
Aktivitas di Strava memiliki durasi 1 jam, 14 menit, dan 8 detik. Ini adalah kegiatan bersepeda virtual, di mana saya mengendarai tanjakan berbatu di Richmond, Virginia.
Kita perlu menjalankan panggilan API Streams menggunakan ID aktivitas. Jawaban ini dapat berisi beberapa aliran, seperti yang dijelaskan di atas. Kami akan melihat dokumen saat kami mengumpulkan semua aliran yang tersedia.
Jawabannya cukup panjang dan berisi ribuan baris – tidak ada yang akan ditakuti oleh skrip ularahan kita. Membiarkan’s Lewati langkah demi langkah, jadi kami memahami data yang disediakan dan apa yang perlu kami lakukan dengannya untuk membuatnya dapat digunakan di Elasticsearch.
Setiap aliran adalah objek yang terpisah. Watts, Moving, Latitude, dan Longitude adalah semua objek root yang berisi array data. Itu adalah berita bagus. Karena array di JSON adalah satu -satunya cara untuk memastikan bahwa pemesanan tidak dimodifikasi, yang diperlukan nanti. The Original_Size memberi tahu kami berapa banyak titik data untuk setiap aliran. Kami memiliki 4.444 titik data untuk perjalanan 74 menit kami, di sekitar titik data per detik!
Sekarang, jika kami hanya mengirim ini sebagai satu dokumen ke Elasticsearch, kami menang’T dapat menjalankan agregasi, seperti watt rata -rata, di atasnya. Elasticsearch mengharapkan setiap nilai dalam dokumen dan melakukan agregasi atas beberapa dokumen.
Di situlah skrip Python kami ikut bermain. Kami sekarang akan beralih melalui dokumen stream dan mengekstrak setiap titik data ke dalam dokumen. Kami mengubah arsitektur data dari gaya array ini menjadi dokumen yang rata.
Setiap item dari array diekstraksi dan ditempatkan ke dalam dokumen yang berisi nilai setiap aliran pada posisi array. Dalam istilah programmer, kami mengulangi aliran, dan untuk setiap aliran, kami mengekstraknya.
Dokumen ini masih perlu diselesaikan karena membutuhkan informasi penting seperti nama aktivitas dan ID aktivitas. Kalau tidak, bagaimana kita harus mengetahui data mana yang akan dikumpulkan? Kami akan menambahkan informasi yang diperlukan menggunakan skrip dari posting blog pertama .
Di bawah ini Anda akan menemukan skripnya. Izinkan saya menjelaskan beberapa trik yang perlu kita lakukan:
- Yang tidak menyenangkan@timestampbidang. Kami melacak perubahan melalui aktivitas alih -alih memiliki semua data pada titik waktu tunggal. Kita perlu memformat cap waktu untuk format ISO8601. Stream memiliki objek waktu yang menghitung detik dari aktivitas mulai. Mengambil waktu mulai aktivitas dan menambahkan waktu ini dalam hitungan detik adalah cara terbaik untuk memastikan bahwa data kami benar.
- Ituvelocity_smoothadalah kecepatan yang ditangkap dalam meter per detik, yang tidak bermanfaat untuk bersepeda. Oleh karena itu, mengalikannya dengan 3.6 dapatkan’S US Kilometer per jam.
- Objeklatlnghanya tersedia saat melakukan latihan berbasis GPS. Karena ada banyak standar yang saling bertentangan tentang bagaimana data GPS harus diformat, memastikan penguraian yang tepat di sisi Elasticsearch diperlukan. Ini menuntun kita untuk membuat objek dengan lat, lon sebagai kunci dan nilai masing -masing.