Die Analyse von FIT-Daten gewinnt zunehmend an Bedeutung für Sportler und Technikbegeisterte, die aus ihren Trainingsdaten tiefere Erkenntnisse gewinnen möchten. Insbesondere Radfahrer profitieren von detaillierten Angaben wie Herzfrequenz, Leistung, Geschwindigkeit und Höhenprofil – all diese Informationen werden oft in sogenannten FIT-Dateien gespeichert, einem Datenformat, das von vielen Fitnessgeräten verwendet wird. Die Herausforderung besteht darin, diese Rohdaten sinnvoll zu extrahieren, zu verarbeiten und verständlich aufzubereiten. Hier kommt Perl ins Spiel – eine vielseitige Programmiersprache, die sich hervorragend für Skripte zur Datenverarbeitung und -visualisierung eignet. In Kombination mit Gnuplot ermöglicht Perl eine effiziente Erzeugung aussagekräftiger Diagramme, die Zeitreihendaten verständlich darstellen.
Im Folgenden erläutern wir, wie FIT-Daten mit Perl analysiert werden können, welche Erkenntnisse daraus gezogen werden und wie sich die Daten grafisch visualisieren lassen. Die Grundlage der Analyse bildet das Einlesen und Aufbereiten der FIT-Daten. Dank des Moduls Geo::FIT ist es möglich, FIT-Dateien programmatisch zu öffnen, auslesen und darauf zuzugreifen. Der erste Schritt besteht darin, die jeweiligen Messdaten, etwa die Herzfrequenzwerte oder Zeitstempel, aus den sogenannten Record-Datensätzen in der FIT-Datei herauszufiltern. Dabei wird jedes Datenfeld betrachtet, und aus Text- oder Zahlenwerten nur der relevante, numerische Anteil extrahiert.
Die gesammelten Messpunkte werden als Array von Hashes gespeichert, was die spätere Verarbeitung deutlich erleichtert. Im Anschluss an die Datenextraktion erfolgt die Aufbereitung der Statistiken, die einen Überblick über die Aktivität geben. Hierzu gehören die Gesamtdistanz in Kilometern, die maximale und durchschnittliche Geschwindigkeit, ebenso wie maximale und durchschnittliche Herzfrequenz oder Leistungswerte. Solche aggregierten Kennzahlen helfen nicht nur, das Training zu reflektieren, sondern legen auch die Grundlage für tiefgreifendere Analysen. Mit Perl lassen sich diese Werte schnell berechnen, indem beispielsweise mittels List::Util Module Höchstwerte oder Mittelwerte ermittelt werden.
So entsteht eine informative Zusammenfassung, die einem ersten Eindruck des Trainingsverlaufs entspricht. Der nächste logische Schritt zielt darauf ab, die zeitliche Entwicklung der Herzfrequenz sichtbar zu machen. Zeitreihen, also Messwerte, die in regelmäßigen oder unregelmäßigen Abständen über die Dauer der Aktivität erfasst wurden, eignen sich dafür besonders gut. Die Visualisierung erfolgt mit Chart::Gnuplot, einem Perl-Modul, das auf die Funktionalität von Gnuplot zurückgreift. Gnuplot wiederum besitzt hervorragende Fähigkeiten zur Darstellung von Zeitachsen, was gerade bei fallsende und steigende Pulswerte über den Verlauf eines Trainings ihre volle Wirkung entfalten lässt.
Ein wichtiger Aspekt bei der grafischen Auswertung von Zeitstempeln ist die korrekte Behandlung von Zeitzonen. FIT-Dateien speichern Zeitangaben häufig im UTC-Format, was bei lokalem Betrachten zu abweichenden oder verwirrenden Zeitangaben führen kann. Die Lösung bietet das Modul DateTime::Format::Strptime, mit dessen Hilfe sich Zeitstempel als DateTime-Objekte interpretieren und anschließend in die gewünschte Zeitzone konvertieren lassen. Dabei wird der Zeitpunkt präzise auf lokale Zeit umgerechnet, sodass die Diagramme realistische Werte auf der Zeitachse zeigen. Nach erfolgreicher Umwandlung der Zeitstempel ist es durchaus sinnvoll, nicht die exakten Uhrzeiten, sondern die seit Trainingsbeginn verstrichene Zeit auf der x-Achse darzustellen.
So wird die Kurve nicht mit unverhältnismäßig großem Abstand zwischen Datenpunkten gestreckt, wenn Daten mal fehlen oder unregelmäßig erfasst wurden. Die Anzeige der Minuten seit Beginn der Aktivität als zeitliche Referenz ist intuitiv und lenkt den Blick auf die tatsächliche Trainingsdynamik. Sogar komplexere Diagramme lassen sich so erzeugen: Gnuplot unterstützt die Darstellung von zwei y-Achsen, wodurch unterschiedliche Datenreihen mit abweichenden Skalierungen kombiniert visualisiert werden können. Dies ist z.B.
hilfreich, um gleichzeitig Herzfrequenz und Höhenmeter oder Leistung auf einem Chart abzubilden. Während die Herzfrequenz in Schlägen pro Minute gemessen wird, lassen sich Höhenmeter und Wattwerte verschieden skalieren und bequem auf unterschiedlichen Seiten der Grafik positionieren. Dies ermöglicht Rückschlüsse auf etwaige Korrelationen, etwa ob an steilen Anstiegen die Herzfrequenz deutlich ansteigt oder ob die Leistungsspitzen mit entsprechenden Steigungen zusammenfallen. Gerade beim Indoor-Training auf Plattformen wie Zwift spielt die simulierte virtuellen Höhe eine Rolle, obwohl keine echten Höhenmeter überwunden werden. Der angebliche Höhenunterschied entsteht durch Variationen im Widerstand und simuliert ein echtes Bergauffahren.
Auch wenn man physisch keine Höhenmeter absolviert, lohnt sich die Analyse der virtuellen Höhenwerte, um Belastungsmuster besser zu verstehen. Die Kombination von Herzfrequenz und virtueller Höhe offenbart so interessante Einblicke in das Verhältnis von Belastung und Streckenprofil. Darüber hinaus enthält ein FIT-Datensatz auch Angaben zur erzeugten Leistung. Die Integration dieser Daten in eine zwei-Achsen-Visualisierung ergänzt die Analyse um eine zentrale Dimension: die Energie, die der Fahrer aufwenden musste. So lassen sich Leistungsspitzen erkennen, etwa Sprints und intensivere Abschnitte, und deren Auswirkung auf die Herzfrequenz untersuchen.
Nutzer können so nachvollziehen, warum ihr Puls an bestimmten Abschnitten überproportional anstieg, auch wenn keine Steigung vorlag – die Ursache lag oft in einer kurzzeitigen Höchstleistung. Die grafische Aufbereitung erfolgt in Perl relativ unkompliziert, wenn man sich auf die Modularität von Geo::FIT, DateTime::Format::Strptime und Chart::Gnuplot stützt. Wichtige Einstellungen bei der Diagrammerstellung sind etwa die Dimension der Bilddatei, der Titel mit Datum und Streckenangabe sowie die Achsenbeschriftungen. Die zeitlichen Achsen können mit passenden Formaten beschriftet werden, dabei helfen symmetrisch verteilte Tick-Marken (Achsenbeschriftungen), die das Lesen erleichtern. Auch Feinheiten wie das Deaktivieren von Spiegel-Tick-Marken auf der y-Achse verbessern die Lesbarkeit.
Beim Vergleichen selbst erstellter Plots mit denen kommerzieller Anwendungen wie Zwift fallen manchmal kleine Abweichungen in den Maximalwerten auf. Diese Unterschiede können aus diversen Gründen entstehen, angefangen bei der Datenquelle bis zur internen Datenverarbeitung der jeweiligen Software. Es lohnt sich, solche Erkenntnisse kritisch zu hinterfragen, zumal selbst etablierte Anwendungen nicht immer identische Werte liefern. Selbst gesammelte Datenanalysen mit Perl bieten den Vorteil maximaler Kontrolle und Anpassbarkeit. Zusätzlich zur Erstellung statischer PNG-Dateien eröffnen sich mit Perl auch Möglichkeiten zur interaktiven Analyse – etwa durch GUI-Anwendungen oder Webinterfaces.
Obwohl dies einen Schritt über das hier beschriebene Szenario hinaus darstellt, bietet Perl eine Fülle an Werkzeugen, um interaktive Datenexplorationen umzusetzen. Wer tiefer in die Sportdatenanalyse und Visualisierung mit Perl einsteigen möchte, findet in diesen Erweiterungen wertvolle Forschungs- und Präsentationsmöglichkeiten. Zusammenfassend bietet die Kombination aus Perl und Gnuplot eine äußerst flexible und effiziente Lösung zur Analyse von FIT-Daten. Von der Rohdatenextraktion über die Aufbereitung statistischer Werte bis hin zu facettenreichen Visualisierungen wächst der Anwender mit seinen Anforderungen. Die Fähigkeit, mehrere Datensätze zusammenhängend zu präsentieren, erleichtert das Verständnis komplexer Trainingsverläufe und lässt Rückschlüsse auf Leistungsfähigkeit, Belastung und Erholung zu.
Durch die korrekte Handhabung von Zeitzonen, die Umrechnung in verstrichene Zeit sowie die Kombination verschiedener Metriken entsteht eine aussagekräftige Trainingsanalyse. Anwender profitieren von individuell erzeugten Diagrammen ohne Abhängigkeit von Webanwendungen oder proprietärer Software – ein großer Vorteil für alle, die offen und selbstbestimmt mit ihren Sportdaten arbeiten möchten. Die beschriebenen Methoden und Werkzeuge bilden die Basis für weiterführende Anwendungen, etwa die automatisierte Generierung von Trainingsberichten, das Erkennen von Trainingsmustern oder die Entwicklung personalisierter Trainingspläne. Wer FIT-Daten mit Perl auswertet, legt damit den Grundstein für eine datenbasierte Trainingssteuerung, die sich flexibel an eigene Bedürfnisse anpasst und die Leistungsentwicklung nachvollziehbar dokumentiert.
