摘要： 本文探讨了量化自我运动市场及成功关键。作者认为，尽管市场看似小，但实际需求巨大。他提出了六个关键点：1. 利用API获取尽可能多的数据；2. 避免繁琐的数据录入，简化操作；3. 移动端应用至关重要；4. 重视洞察而非仅仅可视化；5. 利用机器学习分析数据；6. 通过社交支持与分发促进用户参与。作者鼓励读者参与这一领域，并提供了联系方式。
讨论： 该讨论主要围绕个人数据分析的应用和挑战展开。讨论者提出了关于个人数据分析的多种观点和想法，包括个人阅读分析、网站访问数据分析、营养信息分析等。一些讨论者认为，个人数据分析对于了解个人习惯和优化生活可能非常有用，但同时也提出了数据隐私和安全性的担忧。有观点认为，明确的数据所有权规则和用户对数据的控制是建立信任的关键。此外，还提到了现有的相关项目和工具，如prediction.io、clarelegere.com、melytics、reportr.io、fluxtream.org和lockerproject.org等。
原文标题：Startup Idea: Solve Personal Analytics
原文链接：http://blog.kirigin.com/personal-analytics
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