Visualisierungen demographischer Daten

Dies ist ein kleines privates Projekt zur Visualisierung demographischer Daten. Es soll dem Datenjournalismus dienen.
Ziel ist es, Daten nicht nur bereit zu stellen, sondern auch für Laien verständlich aufzubereiten, sodass mittel- und langfristige Trends erkennbar werden und die Ergebnisse verglichen werden können. Insbesondere Abweichungen vom Trend und deren Vergleich über mehrerer Jahre sollen möglich sein.

Aktuell sind drei Module verfügbar:

1. Absolute Sterbezahlen und Übersterblichkeit
   Visualisierung der Übersterblichkeit in mehreren Ländern, differenziert nach Altersgruppen und Geschlecht.
   • Sterbezahlen pro Woche:
     Es werden die unveränderten Sterbezahlen zusammen mit einem langfristigen linearen Trend und einem zyklischen Trend dargestellt. Der zyklische Trend berücksichtigt saisonale Schwankungen der Sterbezahlen im Jahresverlauf.
   • Kurzfristige Übersterblichkeit:
     Stellt die Übersterblichkeit pro Meldewoche, relativ zur zyklischen Trendlinie, dar.
   • Übersterblichkeit im Jahresverlauf:
     Zeigt die kumulierte Übersterblichkeit pro Jahr. Grundlage sind nicht Kalenderjahre, sondern 52 aufeinanderfolgende Wochen, die mit einer festgelegten Kalenderwoche beginnen.
   • Langfristige Übersterblichkeit:
     Zeigt die kumulierte Übersterblichkeit über den gesamten Zeitraum.
2. Übersterblichkeit für Deutschland mit verbessertem Trend
   Visualisierung der Übersterblichkeit in Deutschland, differenziert nach Altersgruppen und Geschlecht.
   Im Unterschied zu Modul 1 berechnet sich hier die zu erwartende Sterbezahl aus der sich im Laufe der Zeit ändernden Bevölkerungzahl und Sterbewahrscheinlichkeit (Lebenserwartung) pro Altersgruppe und Geschlecht.
3. Sterbewahrscheinlichkeiten nach Alter (Deutschland)
   Dargestellt wird der Verlauf der Sterbewahrscheinlichkeiten nach Alter und Geschlecht für Deutschland über die Jahre 1871 - 2070. Konkret sollen Periodensterblichkeiten und Kohortensterblichkeiten in einem Diagramm visualisiert werden.

Ich bin sogenannter Full-Stack-Entwickler und habe eine besondere Leidenschaft für Datenvisualisierungen.
Dieses Tool ist in meiner Freizeit entstanden, ich mache aber vergleichbare Dinge auch professionell. Hierfür habe ich ein Django-Framework mit Chart.js eingesetzt und auf Heroku gehostet. Die Rohdaten stammen entweder vom Bundesamt für Statistik oder vom MPI für demographische Forschung.


In letzter Zeit habe ich immer wieder auch Projekte als Freelancer betreut und freue mich, an interessanten Projekten in unterschiedlichsten Teams mitarbeiten zu können. Man kann mich gerne unter folgender E-Mail-Adresse kontaktieren:
jakob.reinehr@gmx.de
Hier ein paar Begriffe, die mich täglich beschäftigen:
Python, Django, PHP, Symfony, JS, Angualr, React, SQL
IntelliJ, Github, Copilot, AWS, Firebase, Heroku, CD/CI, Scrum
Viel wichtiger als die Framewoks und Sprachen ist aber eine solide Toolchain für CI/CD.

Neu für mich: ich teste seit kurzem, ob ich Daten auch ansprechend in Videos erläutern kann:

Jakob Reinehr