健康数据
数据来源：Apple Watch + Fitdays 体脂秤。
健康数据的价值不在于制造更多数字，而在于发现趋势和行为链路。单日数据只适合作为提醒，连续趋势才适合用来判断：最近是在恢复、维持，还是偏离轨道。
这套仪表盘只回答三个问题：
- 哪些指标正在变好或变坏。
- 哪些行为最可能驱动这些变化。
- 下一步最小调整是什么。
体重
体脂秤记录每日清晨空腹体重，关注长期趋势而非单日波动。体重秤同时输出肌肉量、体脂率、内脏脂肪等级和基础代谢，这些数据构成代谢健康的基础读数。
体重数据的用法是看方向：连续上升、连续下降、平台期、异常波动，分别对应不同问题。真正要避免的是把一天的水分变化误读成脂肪变化。
活动
活动记录来自手环每日步数、活动消耗和站立小时数。目标是维持基本活动量，避免连续多日活动量断崖式下滑。
运动记录
单次运动类型、时长和强度记录在这里。关注长期运动频次的稳定性和强度分布，比单次训练表现更有意义。
睡眠
睡眠数据包括就寝时间、睡眠时长、深睡比例、夜醒次数和心率变异性。睡眠是整个健康系统的稳定器，长期趋势比单晚数据重要。
可穿戴设备对睡眠阶段的判断只能作为参考。更可靠的用法是看就寝时间、总睡眠时长、夜醒频率和醒来后的主观状态是否同向变化。
心血管
静息心率、血压、心率变异性是心血管健康的核心读数。静息心率长期下降通常是心肺能力提升的信号；心率变异性下降则提示压力或恢复不足。
血压要靠规范测量和长期记录判断，不适合只凭偶然一次读数下结论。出现持续异常时，数据只负责提醒，后续判断交给医生。
用药
痛风相关药物的服用记录。漏服次数、连续服药天数、复查周期都是需要追踪的维度。
步态质量
步态稳定性数据，关注平衡和行走模式的变化趋势。
环境 & 习惯
环境变量（气温、湿度）和日常习惯触发器（起床时间、用餐时间、屏幕时间）的关联数据。
心理状态
主观情绪打分、压力自评、精力水平的长期记录。心理状态的长期趋势比单日打分更有参考价值。
关联分析
跨维度的关联分析是数据仪表盘的核心。识别"晚睡 → 次日体重上涨""运动日 → 睡眠质量提升""夜宵 → 静息心率上升"这类行为—结果链路，才能让数据真正驱动行动调整。