Ich habe meine persönlichen Standortdaten mit einem von mir geschriebenen benutzerdefinierten Skript erfasst, das sich in iCloud einklinkt und meine Informationen verarbeitet/speichert. Es ist auf eine Minute-für-Minute-Basis beschränkt (in Wirklichkeit erfolgt eine dynamische Abfrage basierend auf meiner Geschwindigkeit, meinem Akku usw.).
Ich habe begonnen, mit Möglichkeiten zu experimentieren, meine Bewegungen zu verfolgen und zu kategorisieren. Ich habe mich mit der Bestimmung von Reisen, Wohnorten und Routinen beschäftigt. Ich habe eine rudimentäre Vorhersage-Engine zusammengestellt, die meine vergangenen Reisen in einem bestimmten Schiebefenster betrachtet und versucht, vorherzusagen, wohin ich fahren werde. Das ist nettes Zeug! Mein Ziel ist es, es irgendwann supergenau zu machen, wie etwa beliebige Standortvorhersagen (nicht entdeckte Aufenthaltsorte) – und das in mein Programm zur Aufzeichnung von Verkehrskameras einzubinden. <- übrigens super nett, es prüft meine aktuelle Position und beginnt mit der Aufzeichnung auf Verkehrskameras, während ich vorbeifahre.
Aber ich wollte alle leidenschaftlichen Datenwissenschaftler fragen, ob sie Ideen oder Erkenntnisse haben, wie man diese schiere Datenmenge am besten verarbeiten kann. Ich habe ein paar Bilder zur Verfügung gestellt, nur um zu zeigen, dass ich nicht herumalbere – aber ich möchte mich auch nicht überheblich machen, haha.
Folgendes sammle ich: – Zeitstempel – Koordinaten – Batteriestand – Positionstyp (WiFi, GPS, Mobilfunk, Pipeline) – Energiesparmodus – Abfrageintervall
Folgendes leite ich ab: – Zeitzone – Geschwindigkeit – Kurs/Peilung – Entfernungsdelta – Batterieentladungs-/Laderate – Historisches Clusterzentrum und meine Entfernung davon
Jeder Einblick wäre sehr dankbar. Ich werde den Beitrag weiterleiten r/GIS auch – hoffentlich ist jemand genauso begeistert von den Daten wie ich.
Von Voyager_Ten
4 Kommentare
Can you share your code and how to connect it to iCloud? I’ve always had location history on Google Maps and used a program to make heatmaps, but it seems that last year it changed from all actual locations to ‘journeys’ with much less granular/precise data.
For more touristy outings, add in photos that you take and the metadata from them so you can show a map of where you went, and then pop up the photos you took at each place.
Or create a commuting “game” where you show your current location compared to your average location during your commute to work, kind of like Mario kart when you race against the ghost on time trials.
Try to identify predictors of where you will go on a particular day, and see how accurate you can train it to be, update the predictions every X minutes based on the latest data. I’m thinking neural network type setup.
Create a “how close was I to…” log, which pulls police data and shows you how close you were to a robbery, murder, car crash etc on any given day. Replay it as a video showing your movements through the city with nearby incidents showing up as flashes of light on the map. Maybe post-process it for “this day 12 months ago” to allow for lag in police reporting.
Use your traffic camera data to run license plates and see if you can identify other vehicles which you repeatedly cross paths with whilst driving to work without realising. Then add LPR to a camera in your car which will automatically tell you if you “know” another car in realtime.
One person’s data is worthless. One million people’s data is worth a lot.
mfs will collect shit like this then get upset when corporations use their data