Corona-Würfel

Entscheidungen treffen ist kompliziert. Die Wissenschaft muss arbeiten, Studien müssen gemacht werden. Prüfverfahren müssen durchlaufen werden. Ergebnisse müssen interpretiert werden. Optionen müssen geschildert und miteinander abgewogen werden.

Ich habe nun eine Lösung für all das gefunden und wie wir in diesen turbulenten Zeiten eine fundierte Basis für unsere Entscheidungen finden. Hier ist der Corona-Würfel!

https://www.thingiverse.com/thing:5217574

Die Bevölkerung von Mannheim Teil 2

Ich hatte in einem vorherigen Post bereits die Bevölkerung von Mannheim analysiert. Ich hatte in der Analyse OpenSearch verwendet und bin auch relativ zufrieden mit dem Tool. OpenSearch hat jedoch seine Schwächen, wenn es darum geht, tatsächlich Analysen zu entwickeln. Die Rohdaten müssen auf verschiedene Arten aufbereitet werden, damit man wirklich zuverlässige Aggregationen und daraus folgender Analysen aufstellen kann. OpenSearch eignet sich gut für Live-Daten oder zum Konsumieren von Analysen (in Form von Reportings, Notifications, Alerts usw). Ich habe mich die letzten Wochen mit R und Jupyter Notebooks befasst und möchte eine verbesserte Darstellung hier bereit stellen. Jupyter basiert auf Python und man kann relativ schnell und einfach sehr interessante Graphen aufbauen.

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FOXO3

Currently I am reading „Lifespan: Why We Age – And Why We Don’t Have To“ by David Sinclair, and I stumbled upon the following paragraph:

But what about FOXO genes in humans? Certain variants called FOXO3 have been found in human communities in which people are known to enjoy both longer lifespans and healthspans, such as the people of China’s Red River Basin. These FOXO3 variants likely turn on the body’s defenses against diseases and aging, not just when times are tough but throughout life. If you’ve had your genome analyzed, you can check if you have any of the known variations of FOXO3 that are associated with a long life. For example, having a C instead of a T variant at position rs2764264 is associated with longer life. Two of our children, Alex and Natalie, inherited two Cs at this position, one from Sandra and one from me, so all other genes being equal, and as long as they don’t live terribly negative lifestyles, they should have greater odds of reaching age 95 than I do, with my one C and one T, and substantially greater than someone with two Ts.

„Lifespan: Why We Age – And Why We Don’t Have To“ by David Sinclair

Last year I already sequenced my DNA and built a dedicated tool to analyze my own raw genetic data. Using that tool, I confirmed that I share exactly this variation mentioned in the paragraph.

This tool was meant to investigate build relations between SNP, Genes and Illnesses/Traits using scientific evidence. Often this relation is not easy to make. Here, such a use case is demonstrated.

Nginx: Access und Error Logs

Jeder Webserver hat Logs, das heißt eine Aufzeichnung von Aktivität. Für Apache und Nginx gibt es zwei Arten von Logs, Access Logs und Error Logs. Die Access Logs verzeichnen jeden Aufruf von Resourcen, wogegen Error Logs die Fehlermeldungen aufzeichnen, die beim Ausführen oder Liefern einer Ressource von statten gegangen sind.

Ich möchte im Rahmen einer Studie beide Arten von Logs näher anschauen und aufbereiten. Was kann man aus solchen Logs alles herausfinden? Ich habe aus diesem Grund meine Datenschutzerklärung im Impressum angepasst.

Im Rahmen einer Studie werden die Log-Dateien vom 14.Januar 2022 bis 01. Februar 2022 ausgewertet.

Nach Abschluss der Studie werden die Daten wieder gelöscht, die Auswertung wird anonymisiert hier im Blog veröffentlicht.

Bedeutung von Data-Science

Wir sind heute konfrontiert mit einer Flutwelle an Daten: Die Menge der Daten wächst jährlich exponentiell und wir haben zwei Möglichkeiten, mit dieser Welle umzugehen. Entweder ertrinken wir dabei, oder wir lernen, wie man schwimmt.

Daten sind das neue Öl: Sie müssen aus dem Boden geholt werden, sie müssen transportiert werden, sie müssen raffiniert werden, erst dann gewinnt Öl für uns Wert.

Der Google Chief Economist Hal Varian hat die Bedeutung von Data-Science folgendermaßen ausgedrückt.

The ability to take data – to be able to understand it, to process it, to extract value from it, to visualize it, to communicate it’s going to be a hugely important skill in the next decades, not only at the professional level but even at the educational level for elementary school kids, for high school kids, for college kids. Because now we really do have essentially free and ubiquitous data. So the complimentary scarce factor is the ability to understand that data and extract value from it.

I think statisticians are part of it, but it’s just a part. You also want to be able to visualize the data, communicate the data, and utilize it effectively. But I do think those skills – of being able to access, understand, and communicate the insights you get from data analysis – are going to be extremely important. Managers need to be able to access and understand the data themselves.

Google’s Chief Economist Hal Varian, The McKinsey Quarterly, January 2009

Geldpolitische Wende Teil 1

Heute gab es im Handelsblatt einen sehr interessanten Artikel. Ich möchte in diesem Beitrag auf einige Gedanken aus diesem Artikel eingehen und verschiedene Szenarien ausarbeiten. Zu diesem Anlass habe ich einfach mal verschiedene Indizes in einem Diagramm eingezeichnet und geschaut, wie sie sich in den letzten 20 Jahren normalisiert relativ zueinander entwickelt haben. Im Folgenden ist dieses Diagramm bereits zu sehen.

Blau: DAX, Rot: Euro Leitzins, Gelb: Goldpreis, Grün: Inflation, Braun: Immobilien Preisindex
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Wer nun Gutes im Gewicht eines Stäubchens tut, wird es sehen. (8) Und wer Böses im Gewicht eines Stäubchens tut, wird es sehen. (9)

99 – Das Beben