Wie wir Daten für uns nutzen können
Acht Szenarien, in denen du deine eigenen Daten für dich arbeiten lässt.
Abo-Audit aus den Kontoumsätzen
Ich hänge einen Auszug meiner Umsätze an, reduziert auf Datum, Empfänger und Betrag. Finde alle wiederkehrenden Zahlungen: gleicher oder ähnlicher Empfänger, regelmäßiger Abstand. Gib eine Tabelle aus mit: Empfänger, Rhythmus (monatlich, jährlich), Betrag, Jahreskosten, erste und letzte Buchung. Sortiere nach Jahreskosten, absteigend. Markiere alles, was seit mehr als sechs Monaten unverändert läuft. Rechne die Gesamtsumme aus. Keine Empfehlungen, nur die Tabelle.
Eine DSGVO-Auskunft strukturieren
Ich hänge eine Datenauskunft nach Artikel 15 DSGVO an. Erstelle daraus eine Tabelle aller Einträge über mich: Art des Eintrags, beteiligtes Unternehmen, Datum, gemeldeter Status, Löschdatum falls angegeben. Markiere anschließend: - Einträge, deren Aufbewahrungsfrist rechnerisch abgelaufen sein müsste - Einträge zu Verträgen, die als beendet gemeldet sein sollten - alles, was unvollständig oder widersprüchlich wirkt Formuliere zum Schluss die drei Fragen, die ich dem Unternehmen stellen sollte.
Standortdaten als Heatmap
„Ich habe meine Google-Standorthistorie als JSON exportiert. Erstelle mir mit Python (folium + pandas) eine interaktive Heatmap, die: - jeden Ort als Punkt darstellt, - Häufigkeit durch Farbintensität zeigt (dunkelrot = täglich, orange = wöchentlich, gelb = monatlich, blau = selten), - häufige Cluster als 'Zuhause', 'Arbeit', 'Gym' beschriftet, - ein Weltkarten-Inset für Reiseziele enthält, - Titel: 'X Jahre meines Lebens, aufgezeichnet von Google'. Als HTML-Datei speichern."
Das eigene Netzwerk als Grafik
„Erstelle mir aus meiner Connections.csv eine Netzwerk-Visualisierung mit Python (networkx + matplotlib). - Jede Connection ist ein Knoten. - Knoten nach FIRMA farblich gruppieren. Die 5 häufigsten Firmen bekommen eigene Farben, der Rest Grau. - Ältere Connections weiter außen, neuere innen. - Das Layout soll wie eine Galaxie wirken. - Titel: 'Mein berufliches Netzwerk, [Name] ([Jahr])'"
Einen Chat-Export auswerten
„Ich habe einen WhatsApp-Chat als .txt exportiert. Werte ihn mit Python aus: - Nachrichten pro Jahr und pro Monat, als Liniendiagramm. - Datum und Uhrzeit der allerersten und allerletzten Nachricht, ausgegeben als Klartext, damit ich sie gegenprüfen kann. - Anzahl der Tage im Zeitraum, an denen keine einzige Nachricht stand, die längste dieser Lücken in Tagen. - Median der Antwortzeit. Bevor du irgendeine Aussage über einen Trend triffst: Nenne mir zuerst nur die Rohzahlen aus den vier Punkten oben, keine Interpretation."