[FEAT] Korrelationen & Insights erweitern #27

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Lars · 2026-03-23T21:29:24+01:00

Lars commented

2026-03-23 21:29:24 +01:00

Priorit�t: High
Aufwand: ~6-8h

Problem

Aktuell: Nur Ern�hrungs-Korrelationen vorhanden.
Viele wichtige Zusammenh�nge werden nicht analysiert.

L�sung: Multi-Modul Korrelationen

1. Schlaf ? Erholung

Korrelationen:

Schlafdauer ? Ruhepuls n�chsten Tag
Schlafqualit�t ? HRV n�chsten Tag
Tiefschlaf-Anteil ? Recovery Score
Schlafmangel ? Aktivit�ts-Performance

Visualisierung:

Scatter-Plot: Schlafdauer vs. RHR
Trend: "Bei < 7h Schlaf ist dein RHR durchschnittlich +8 bpm h�her"

2. Training ? Vitalwerte

Korrelationen:

Trainings-Load ? Ruhepuls-Anstieg
Harte Einheit ? HRV-Abfall
Ruhetage ? Erholungs-Geschwindigkeit
�bertraining-Indikator: RHR +10% �ber Baseline

Warnungen:

"Dein Ruhepuls ist seit 3 Tagen erh�ht ? �bertraining?"
"HRV unter Durchschnitt ? Ruhetag empfohlen"

3. Ern�hrung ? Performance

Korrelationen (erweitern):

Kaloriendefizit ? Trainingsintensit�t
Protein ? Erholungsgeschwindigkeit
Kohlenhydrate ? Ausdauer-Performance

4. Blutdruck ? Lifestyle

Korrelationen:

Stress/Schlafmangel ? BP-Anstieg
Training ? BP-Verbesserung
Ern�hrung (Natrium) ? BP-Ver�nderung

5. Multi-Faktor Analyse

KI-Insights:

"Deine besten L�ufe waren nach 8h Schlaf + hohen Carbs"
"Bei Kaloriendefizit sinkt deine Kraft-Performance um -12%"
"Ruhetage verbessern deine HRV um durchschnittlich +15ms"

Backend-Implementierung

Neue Endpoints:

# routers/correlations.py
GET /api/correlations/sleep-recovery
GET /api/correlations/training-vitals
GET /api/correlations/nutrition-performance
GET /api/correlations/lifestyle-bp
GET /api/correlations/summary  # Alle wichtigen Korrelationen

Berechnung:

Pearson-Korrelation (scipy.stats)
Min. 14 Datenpunkte f�r Signifikanz
P-Wert < 0.05 f�r Validit�t
Ergebnis: Korrelations-Koeffizient + Text-Interpretation

Frontend-Integration

1. Neue Seite: ProgressPage.jsx

Tab 1: Trends (Gewicht, Vitals, Performance)
Tab 2: Korrelationen (alle Zusammenh�nge)
Tab 3: Insights (KI-generierte Erkenntnisse)

2. Dashboard-Widget:

"Deine wichtigste Erkenntnis diese Woche:"
Rotation durch Top-3 Korrelationen

3. KI-Pipeline erweitern:

Platzhalter: {{top_correlation}}, {{recovery_status}}, {{overtraining_risk}}
Kontext-bewusste Empfehlungen

Betroffene Dateien

Backend:

routers/correlations.py (NEU)
routers/insights.py (erweitern)
requirements.txt (scipy hinzuf�gen)

Frontend:

pages/ProgressPage.jsx (NEU)
components/CorrelationWidget.jsx (NEU)
pages/Dashboard.jsx (Widget)
App.jsx (Navigation)
utils/api.js

Akzeptanzkriterien

Min. 4 Korrelations-Analysen verf�gbar
Statistisch signifikant (p < 0.05)
Text-Interpretationen verst�ndlich
Dashboard zeigt wichtigste Erkenntnis
KI nutzt Korrelationen f�r Empfehlungen

**Priorit�t:** High **Aufwand:** ~6-8h ## Problem Aktuell: Nur Ern�hrungs-Korrelationen vorhanden. Viele wichtige Zusammenh�nge werden nicht analysiert. ## L�sung: Multi-Modul Korrelationen ### 1. Schlaf ? Erholung **Korrelationen:** - Schlafdauer ? Ruhepuls n�chsten Tag - Schlafqualit�t ? HRV n�chsten Tag - Tiefschlaf-Anteil ? Recovery Score - Schlafmangel ? Aktivit�ts-Performance **Visualisierung:** - Scatter-Plot: Schlafdauer vs. RHR - Trend: "Bei < 7h Schlaf ist dein RHR durchschnittlich +8 bpm h�her" ### 2. Training ? Vitalwerte **Korrelationen:** - Trainings-Load ? Ruhepuls-Anstieg - Harte Einheit ? HRV-Abfall - Ruhetage ? Erholungs-Geschwindigkeit - �bertraining-Indikator: RHR +10% �ber Baseline **Warnungen:** - "Dein Ruhepuls ist seit 3 Tagen erh�ht ? �bertraining?" - "HRV unter Durchschnitt ? Ruhetag empfohlen" ### 3. Ern�hrung ? Performance **Korrelationen (erweitern):** - Kaloriendefizit ? Trainingsintensit�t - Protein ? Erholungsgeschwindigkeit - Kohlenhydrate ? Ausdauer-Performance ### 4. Blutdruck ? Lifestyle **Korrelationen:** - Stress/Schlafmangel ? BP-Anstieg - Training ? BP-Verbesserung - Ern�hrung (Natrium) ? BP-Ver�nderung ### 5. Multi-Faktor Analyse **KI-Insights:** - "Deine besten L�ufe waren nach 8h Schlaf + hohen Carbs" - "Bei Kaloriendefizit sinkt deine Kraft-Performance um -12%" - "Ruhetage verbessern deine HRV um durchschnittlich +15ms" ### Backend-Implementierung **Neue Endpoints:** ```python # routers/correlations.py GET /api/correlations/sleep-recovery GET /api/correlations/training-vitals GET /api/correlations/nutrition-performance GET /api/correlations/lifestyle-bp GET /api/correlations/summary # Alle wichtigen Korrelationen ``` **Berechnung:** - Pearson-Korrelation (scipy.stats) - Min. 14 Datenpunkte f�r Signifikanz - P-Wert < 0.05 f�r Validit�t - Ergebnis: Korrelations-Koeffizient + Text-Interpretation ### Frontend-Integration **1. Neue Seite: ProgressPage.jsx** - Tab 1: Trends (Gewicht, Vitals, Performance) - Tab 2: Korrelationen (alle Zusammenh�nge) - Tab 3: Insights (KI-generierte Erkenntnisse) **2. Dashboard-Widget:** - "Deine wichtigste Erkenntnis diese Woche:" - Rotation durch Top-3 Korrelationen **3. KI-Pipeline erweitern:** - Platzhalter: {{top_correlation}}, {{recovery_status}}, {{overtraining_risk}} - Kontext-bewusste Empfehlungen ### Betroffene Dateien **Backend:** - routers/correlations.py (NEU) - routers/insights.py (erweitern) - requirements.txt (scipy hinzuf�gen) **Frontend:** - pages/ProgressPage.jsx (NEU) - components/CorrelationWidget.jsx (NEU) - pages/Dashboard.jsx (Widget) - App.jsx (Navigation) - utils/api.js ### Akzeptanzkriterien - Min. 4 Korrelations-Analysen verf�gbar - Statistisch signifikant (p < 0.05) - Text-Interpretationen verst�ndlich - Dashboard zeigt wichtigste Erkenntnis - KI nutzt Korrelationen f�r Empfehlungen

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2026-03-23 21:45:56 +01:00

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