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賽季結束，該如何分析自己的跑步數據？
隨著天氣漸暖，年度大型路跑賽事逐一落幕，台灣跑者的賽季即將進入尾聲。大部分跑者在目標賽事結束後，會選擇休跑一段時間，讓身體從艱辛的訓練中恢復過來，準備迎接下一個...
RunningQuotient執行長：鹿港半馬破二
作為一名營運跑步數據分析服務的執行長，跑步應該是日常的例行公事之一，不過，資訊工程背景出身的他，跑步其實並不是最感興趣的事情，不要說認真訓練跑步，原本要他出門運...
LSD 在「體能」與「力量」上的訓練效果，以及不要把長跑當作肌耐力訓練的理由
▋我們先來認識什麼是 LSD LSD 這個名稱的原文是 Long Slow Distance，顧名思義是指訓練的「距離很長」或「時間很長」...
您的RunningQuotient帳號升級了嗎？
RunningQuotient開發團隊自創立以來，目標便很明確，就是希望能夠將科學化訓練的知識與資訊技術整合，創造出能夠真正幫助跑者的整合訓練服務。 而Run...
受傷後該如何回歸訓練？
余謙的半馬最佳成績 1 小時 32 分 58 秒在 2016 台北馬拉松達成，但代價是左腳掌嚴重受傷，賽後花了非常多的時間療養。今年三月報名加入UA鬥士挑戰營，...
競走與跑步在RunningQuotient分析上有差別嗎？
會萌生這篇文章，其實也挺有趣的！我就像個四不像一樣，自己雖然是競走選手，但卻教跑步。然後自己的老本行競走，其實在台灣沒有相關文獻，所以想了解心率區間也只能憑空想...
全馬週期化訓練數據總分析：3:27 → 3:13
全馬PB進步歷程 2016年07月：4小時10分 2016年10月：3小時35分，進步了35分鐘（2016 Garmin ...
UA鬥士挑戰營：打造鬥士引擎的秘密
週期化訓練的課表設計有一個大原則，就是要把訓練切分成幾個階段： 打底：『低於』比賽強度 拉強度：『高於』比賽強度 適應比賽強度：『等於』比賽強度 ...
如何把RunningQuotient運用在訓練規劃中？
自從RunningQuotient上線以來，許多跑者都把它運用在訓練與賽後的分析，藉以檢討自己在訓練上需要調整以及加強的地方。而今天我想要換個方向來告訴大家該「...
【案例分享】2017紐約馬拉松 3:46
紐約馬拉松 3小時46分，也許並不是一個很起眼的成績，但卻是其中一個我很樂在其中的線上一對一案例。 柏長是一位非常認真的跑者，他是去年...
