Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren. Andreas Schreiber FrOSCon 9,
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1 DLR.de Folie 1 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren Andreas Schreiber <Andreas.Schreiber@dlr.de> FrOSCon 9,
2 DLR.de Folie 2 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Vorstellung Wissenschaftler, Abteilungsleiter Gründer, Geschäftsführer Mitbegründer
3 DLR.de Folie 3 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Mein Hintergrund Persönlich Schlaganfall
4 DLR.de Folie 4 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Mein Hintergrund DLR Software (u.a. für Telemedizin, AAL, Raumfahrtmedizin, Big Data)
5 DLR.de Folie 5 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren >
6 DLR.de Folie 6 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Quantified Self Was ist das? Self-knowledge through numbers Analysieren von Veränderungen und setzen von Zielen zum Verständnis und Verbesserung des eigenen Ichs Aufzeichnen der täglichen Routine und des eigenen Zustandes Aktivitäten, Bewegung, Schlaf, Orte, Körperwerte, Nahrung, Aufzeichnen und Auswerten mit Hilfe von Geräten (insb. tragbar; engl. Wearables) (Cloud-)Diensten Apps für Smartphones und Web
7 DLR.de Folie 7 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Quantified Self Andere Begriffe Self Tracking (dt. Selbstvermessung) Life Hacking Life Logging Self Optimization
8 DLR.de Folie 8 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Quantified Self Google Trends
9 DLR.de Folie 9 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Quantified Self Interesse nach Ländern
10 DLR.de Folie 10 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Quantified Self Meetups
11 DLR.de Folie 11 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Quantified Self Aufzeichnen kann man
12 DLR.de Folie 12 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Quantified Self Eingesetzte Technologien zur Selbstvermessung 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Smartphone & Apps Web- & Desktop-Apps Self-tracking Hardware Eigenentw. (Spreadsheets etc.) Stift und Papier Sonstiges
13 DLR.de Folie 13 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Wearables sind im kommen
14 DLR.de Folie 14 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Beispiele für Selbstvermessung Meine Sensoren und Smartphone-Apps Quelle: SAT.1/Weckup,
15 DLR.de Folie 15 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Schritte Fitbit One
16 DLR.de Folie 16 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Gewicht Withings Wi-Fi-Waage
17 DLR.de Folie 17 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Gewicht (Auswertung) App GewichtsBegleiter
18 DLR.de Folie 18 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Stress W/Me-Armband
19 DLR.de Folie 19 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Schlaf App Sleep as Android
20 DLR.de Folie 20 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Blutdruck App BlutdruckBegleiter
21 DLR.de Folie 21 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Aktivitäten und Orte App Moves Quelle: WDR/Servicezeit,
22 DLR.de Folie 22 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Moves
23 DLR.de Folie 23 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Auto ODB2-Adapter & App Dash
24 DLR.de Folie 24 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Smartphone-Nutzung und Stimmung App Menthal
25 DLR.de Folie 25 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Teilen der Werte Ärzte Familie und Freunde
26 DLR.de Folie 26 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Produktivitä t Ort Umgebun g Nahrungsaufnahme Fotos Cloud Wetter (Soziale) Interaktionen Hund Herzrate Stimmung Laborwert e Pulse Smartphon e Auto Aktivität IoT (Smart Home) Haltung Arzt Familie Städt. Daten (Smart City) Gewicht Photo: WavebreakmediaMicro - Fotolia.com Krankenkasse
27 DLR.de Folie 27 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Die Daten
28 DLR.de Folie 28 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Daten Quellen und Senken Heterogene Datenquellen Daten von Wearables und anderen Geräten Daten aus Smartphone-Apps Daten aus der Umwelt Daten aus sozialen Netzwerken Daten aus Wohnung und Stadt (IoT, Smart Home, Smart Cities) Heterogene Speicherung Lokale Dateien und Datenbanken (auf Smartphones, Wearables, Desktops) Cloud-Ressourcen
29 DLR.de Folie 29 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Datenschutz Gefahrenpunkte Abgreifpunkte für private Daten Auf dem Gerät Zugriff auf Daten einzelner Nutzer möglich Bei der Datenübertragung Zugriff auf Daten einzelner Nutzer oder kleinerer Benutzergruppen möglich In Cloud-Speichern Zugriff auf Daten aller Nutzer einer Anwendung möglich
30 DLR.de Folie 30 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Datenschutz Aktuelle und zukünftige Datensenken Große Firmen steigen in Quantified Self ein Aufkauf von kleineren App-Herstellern Beispiel: Kauf von Moves durch Facebook Anbieten von Gesundheits-/Fitness-Services (Apps, Cloud) Apple HealthKit Google Fit Microsoft HealthVault Weitergabe der Daten Gesundheitsdaten gehen an Krankenkassen Fahrgewohnheiten gehen an Autoversicherer
31 DLR.de Folie 31 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Datenschutz Krankenkassen
32 DLR.de Folie 32 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Datenzugriff Lokale und verteilte Datenquellen Export von Dateien APIs Viele Apps bieten Datei-Export (CSV, Excel, JSON, ) Einige Hersteller speichern Daten ausschließlich in der Cloud Zugriff über Hersteller-APIs Leider, leider Einige (sehr gute) Apps haben keinerlei Export-Funktionen oder APIs Die APIs verschiedener Hersteller sind sehr unterschiedlich
33 DLR.de Folie 33 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Web-Schnittstellen Withings
34 DLR.de Folie 34 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Hersteller-APIs Withings Quelle:
35 DLR.de Folie 35 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Hersteller-APIs Fitbit Quelle:
36 DLR.de Folie 36 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Zugriff über APIs Fitbit
37 DLR.de Folie 37 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Zugriff über APIs Fitbit
38 DLR.de Folie 38 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Homogenisieren der Daten Unterschiedliche Datenformate Fast jede App und jedes Device hat unterschiedliches Datenformat Keine Standardisierung Kein Zugriff auf Rohdaten Best Practice Importieren in ein pandas DataFrame Danach aufräumen und vereinheitlichen
39 DLR.de Folie 39 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Beispiel für Datenformate TapLog latitude,longitude,altitude,accuracy,gpstime,street,city,state,country,zip,s amples,_id,timestamp,dayofyear,dayofmonth,dayofweek,timeofday,catone,cattwo, catthree,number,rating,note "50.92"," ","0","31.544","07/21/ :18","Bonner Straße 7","Köln","no data","de","50677","2","1517"," :18","202","21","Montag", " ","Kaffee",,,,, " "," ","0","30","07/22/ :18","Alexanderplatz 7","Berlin","no data","de","10178","1","1518"," :19","203","22","Dienstag", "8.3175","Kaffee",,,,, " "," ","0","23","07/22/ :48","Alexanderstraße 11","Berlin","no data","de","10178","2","1519"," :48","203","22","Dienstag", " ","Kaffee",,,,, " "," ","0","29.69","07/22/ :23","Karl-Liebknecht-Straße 15","Berlin","no data","de","10178","1","1520"," :23","203","22", "Dienstag","13.385","Kaffee",,,,,
40 DLR.de Folie 40 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Beispiel für Datenformate Fitbit Aktivitäten Datum,Verbrannte Kalorien,Schritte,Strecke,Stockwerke,Minuten im Sitzen,Minuten mit leichter Aktivität,Minuten mit relativ hoher Aktivität,Minuten mit sehr hoher Aktivität,Aktivitätskalorien " ","2.439","0","0","0","1.440","0","0","0","0" " ","2.083","3.871","2,85","4","1.273","109","48","10","604" " ","2.324","8.068","5,93","8","1.224","106","87","23","902" " ","2.805","17.190","12,63","23","1.135","113","128","64","1.485" " ","2.264","6.811","5,01","3","1.237","111","73","19","826" " ","2.507","11.261","8,28","18","1.208","93","99","40","1.118" " ","2.988","19.962","14,67","31","1.076","117","187","60","1.737" " ","3.020","19.186","14,1","19","1.089","108","172","71","1.754"
41 DLR.de Folie 41 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Beispiel für Datenformate Moves Export in vielen Formaten möglich CSV, geojson, georss, gpx, ical, json, kml daily, weekly, monthly, yearly, full Unterschiedliche Anzahl Dateien für jedes Format Für CSV: activities, places, storyline, summary
42 DLR.de Folie 42 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Beispiel für Datenformate Moves: places.csv Date,Name,Start,End,Duration,Latitude,Longitude,Category,Link ,Park Inn by Radisson Berlin Alexanderplatz, T00:00:00+02:00, T09:45:33+02:00,35133, , ,, ,DLR Simulations- und Softwaretechnik, T09:52:06+02:00, T13:52:57+02:00,14451, , ,, ,bcc Berliner Congress Center, T14:08:14+02:00, T17:42:27+02:00,12853, , ,, ,Park Inn by Radisson Berlin Alexanderplatz, T17:53:11+02:00, T18:07:40+02:00,869, , ,, ,Factory, T18:28:25+02:00, T22:08:39+02:00,13214, , ,, ,St. Oberholz, T22:19:29+02:00, T22:39:47+02:00,1218, , ,,
43 DLR.de Folie 43 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Beispiel für Datenformate Moves: activities.csv Date,Activity,Group,Start,End,Duration,Distance,Steps,Calories ,walking,walking, T09:17:35+02:00, T09:20:33+02:00,178,0.134,159, ,walking,walking, T09:45:33+02:00, T09:52:06+02:00,393,0.383,641, ,walking,walking, T10:00:24+02:00, T10:04:03+02:00,219,0.307,409, ,walking,walking, T13:13:42+02:00, T13:14:42+02:00,60,0.045,91, ,walking,walking, T13:52:57+02:00, T14:08:14+02:00,917,0.820,1404, ,walking,walking, T14:22:52+02:00, T14:26:57+02:00,245,0.221,295, ,walking,walking, T15:28:11+02:00, T15:30:16+02:00,125,0.126,168, ,walking,walking, T16:36:34+02:00, T16:37:04+02:00,30,0.015,30, ,walking,walking, T17:42:27+02:00, T17:53:11+02:00,644,0.346,649,0
44 DLR.de Folie 44 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Beispiel für Datenformate Moves-Daten in Kalendern (ical-format)
45 DLR.de Folie 45 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Vereinheitlichen von Daten Beispiel: Datum T09:17:35+02:00 " :35 Uhr" pandas.read_csv("filename.csv, " " parse_dates=true ,23:16 "07/21/ :18" "Europe/Amsterdam"," :11" ) dayfirst=true parse_dates=[[0, 1]]
46 DLR.de Folie 46 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Auswerten und Visualisieren von Daten Notwendig für tiefergehende Einblicke Was bedeuten die Daten? Wie korrelieren die Daten mit irgendwelchen anderen Daten? Was kann ich für mich selbst lernen? Zurzeit entstehen viele neue Web-Anwendungen zenobase.com addapp.io pryv.com traqs.me fluxstream.org
47 DLR.de Folie 47 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Erkunden der Daten Schlafqualität vs. Schlafdauer
48 DLR.de Folie 48 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Erkunden der Daten Datenanalyse mit Python, IPython, pandas,
49 DLR.de Folie 49 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Erkunden der Daten Antworten in den Daten finden Big Data Antworten für Fragen, die man gar nicht wusste Neue Fragen ergeben sich beim Aufzeichnen von QS- Daten Viele neue Möglichkeiten mit all den Daten Kaffeekonsum Stündliche Verteilung
50 DLR.de Folie 50 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Erkunden der Daten Datenanalyse auf mobilen Geräten Viele Leute nutzen ausschließlich Apps Quantified-Self-Apps Sollten Visualisierung haben Sollten Daten analysieren Viel zu tun Gute Visualisierungs- Komponenten auf mobilen Plattformen Portierung von Analyse-Bibliotheken (pandas, scikit-learn, )
51 DLR.de Folie 51 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Nutzen der Daten Machine Learning Erkennen und Vorhersagen von Verhalten Erkennen von Therapieuntreue (z.b. Medikamenteneinnahme) Erinnern an Messungen (z.b. Vitalwerte) Empfehlungen geben (z.b. Zeit zum Schlafen) Erkennen von Krankheiten (z.b. Depressionen und Stress) Stresserkennung über die Herzratenvariabilität Depressionserkennung über Kommunikationsmuster
52 DLR.de Folie 52 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Machine-Learning-Beispielanwendung Messen der geistigen Leistungsfähigkeit Bei Piloten und anderen Berufsgruppen Psychomotor Vigilance Task (PVT) Schlaf-Tracking Machine Learning für Erkennen von Dienstunfähigkeit Vorhersagen von Müdigkeit
53 DLR.de Folie 53 > FrOSCon 9 > Andreas Schreiber Quantified Self mit Wearable Devices und Smartphone-Sensoren > Vielen Dank! Fragen? Andreas.Schreiber@dlr.de
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