2019年，我開始收集各種關於我生活的數據。過去三年來，我每天追蹤超過100種不同的數據類型，範圍涵蓋健身與營養、社交生活、電腦使用以及天氣等。

這個專案的目標是回答關於我生活的各種問題。

自專案開始以來，我已收集約38萬筆數據，主要來源包括多種生活面向。

在開始收集數據後，我希望能將所學以視覺化方式呈現，因此建立了這個網站。最初域名whereisFelix.today（現改名為howisFelix.today）是朋友問我何時回紐約或舊金山時的玩笑回應，我會指向這個網站而非直接給出行程。如今，這個網站不僅顯示我的位置，更是我的生活全貌。

我挑選了48張圖表公開展示。為了隱私與避免資料外洩，這些圖表皆為特定日期的快照。

部分圖表使用第三方服務或應用製作，但大多數是我用plotly.js自製的視覺化程式碼生成。

以下是過去十年FxLifeSheet中數據條目的視覺化，以及數據來源。

當我心情標記為「快樂」與「興奮」的日子，生活中其他因素也會受到影響。

過去七年所有航班紀錄，透過Foursquare Swarm追蹤，並由JetLovers分析。

受到WaitButWhy的《Your Life in Weeks》啟發，我用Google Sheets視覺化我生命中的每一週，並註記當時所在城市/國家及重要事件。

每日平均步數由iPhone的Apple Health應用測量。由於智慧手錶在過去八年有變化，我決定不使用手錶數據。

這張圖清楚顯示我的體重與睡眠時靜息心率的關聯。靜息心率由Withings ScanWatch在睡眠時測量，代表心臟在靜止狀態下的負荷，數值越低越好。

我每天回答自己感覺健康的程度。圖中黃色代表稍感不適，紅色表示生病需在家休息，綠色則是充滿活力與健康。

喝超過四杯酒（代表聚會）的日子，生活中其他因素也會受到影響。

我的FxLifeSheet機器人每天四次詢問我當下的感受。

過去七年所有Foursquare Swarm打卡點在地圖上的視覺化，包括實際行程（飛行、駕車等）。

每次在特定城市的Foursquare Swarm打卡（如咖啡館、餐廳、機場、健身房）都被記錄為一筆資料。

每個城市的打卡次數按年份分組。

每個類別的打卡數量也被追蹤並累計多年。

過去十年每季的Foursquare Swarm打卡數量。2015年前我並未嚴肅使用Swarm，2015年第三季搬到舊金山後開始養成每訪問一個興趣點就打卡的習慣。

只顯示我多次打卡的區域地圖。

每年因封鎖措施而無法外出（餐廳、酒吧及非必要商店關閉）的天數。

COVID封鎖期間對我生活的影響，我將餐廳、健身房及非必要商店關閉的日子視為封鎖日。

每日酒精飲料攝取量，無數據日以白色顯示。

每根柱狀圖代表一個月，顯示該日酒精飲料數量，5代表5杯或以上。

每個綠色方塊代表一次健身房重量訓練，我盡量在旅行時購買日票進行訓練。

有固定作息（非旅行週）時，我會追蹤大部分餐點。秤重食物前我會先估計重量，藉此提升份量估算能力。

我去健身房的天數百分比。

我遵循規律的健美訓練計畫，三天分部訓練，並有增肌與減脂季節。

歷年體重變化，清楚顯示增肌與減脂階段。此圖只呈現近五年數據，近三年體重追蹤更頻繁。

我通常採取緩慢增肌與減脂策略，體重變化控制在合理速度，並追蹤飲食。

步行超過15,000步的日子（過去三年平均每日約9,200步）。

睡眠時間超過8.5小時的日子，生活中其他因素也會受到影響。

我在維也納家中使用Awair Element空氣品質監測器，覆蓋多個房間多日。

使用RescueTime追蹤電腦使用時間及活動類別。

每天回答「你覺得需要更多社交嗎？」問題，答案從「不需要」（5，淺綠）到「感到孤立」（0，深綠）。

夏季（6月21日至9月23日）對我生活的影響。

冬季（12月21日至3月20日）對我生活的影響。

過去四年我在各國停留天數百分比。

2017年底至2020年初，我以數位遊牧族身分生活，無固定住址，住過多個Airbnb或朋友短期租屋。

每月感冒症狀天數（深綠色[1]表示有症狀），症狀包括流鼻水、頭暈或輕微耳痛。

週末自然工作時間較少，外出、社交及拜訪家人時間較多。

根據當日所在位置（由Swarm打卡判定）的歷史天氣資料，無數據日以白色顯示。

過去七年所有航班的輻射曝露及二氧化碳排放量。

我發現每當在鄉下父母家童年房間過夜時，感覺更為精神飽滿。

Spotify追蹤所有互動，包括每首聽過的歌曲，以及是否完整播放或跳過。

自從建立instapipe.net後，我將所有Instagram限時動態存入自有資料庫。藍色區域顯示每月平均發佈數，綠色為季度平均，紫色為年度平均。

最高溫超過26攝氏度（78.8華氏度）日子，生活中其他因素也會受到影響。

GitHub開源貢獻視覺化，使用GitHub自帶的貢獻圖，僅計算對開源倉庫的程式碼提交。

每兩週追蹤一次投資與現金狀況，幫助我有效重新平衡投資組合，同時降低交易費用。

受Reddit理財社群啟發，我製作年度資金流動圖，清楚呈現收入、支出與儲蓄。以下圖表非我本人資料，僅為示例。

此專案為我個人量身打造，程式碼100%開源於KrauseFx/FxLifeSheet。專案包含三個部分：

一個基於時間戳的鍵值資料庫，使用Postgres，方便即時新增或刪除問題。

每筆資料包含時間戳、鍵與值。

專案初期我決定不直接將資料關聯至特定日期，因為旅行與時區問題複雜，目標是偵測趨勢。後來發現趨勢偵測只是數據應用的一部分，因此我寫了腳本將每筆資料正確對應日期。

我透過Telegram機器人每天多次手動回答問題，涵蓋健身、健康（如營養、運動、睡眠）及生活狀況（如心情、社交時間）。Telegram API的彈性讓我能自訂鍵盤與預設回覆。

此外，我可填寫特定日期區間的數值，如封鎖期間、增肌或減脂季節。

嘗試過多種視覺化工具後，我最終使用Ruby與JavaScript結合Plotly自製資料分析層。完整原始碼可見於KrauseFx/FxLifeSheet - visual_playground。

我曾發布多個iOS隱私專案。iOS錄音時顯示的綠色/橘色指示燈，就是我開發的！那為何要做這個專案？

當然可以自行建立類似系統，但FxLifeSheet設置較為複雜，需要工程技能與時間。部分功能與我個人生活相關，需修改程式碼。專案採MIT開源授權，歡迎自由使用與修改，但我不打算將其商業化或提供GitHub支援。

現實來說，若想開始量化自我，建議使用現成服務，並注意以下要點。

我一直對追蹤自我數據並視覺化充滿興趣。雖無法確切說明原因，但從小就喜歡問自己「我一生走了多少步？」、「我右轉比左轉多嗎？」等問題。

看過許多r/QuantifiedSelf相關文章，我喜歡視覺化效果，但不滿意多數方案是資料孤島（如獨立iOS應用、Gyroscope等），無法完全掌控數據與呈現方式。由於資料跨越多年，我不願依賴可能倒閉的初創公司或服務。此外，每人對數據視覺化與分析需求不同。

Apple本有機會透過Apple Health改善現況，但他們在API與Health App的實作上完全失敗。

我低估了持續追蹤天數的重要性：若想查詢在某城市走了多少步，會發現該城市的追蹤天數很少。再依季節或氣溫切割數據，因寒冷天氣自然少走路，最終有效天數非常有限。

總結我投入大量時間建立、擴展與分析此專案，主要結論是自行打造解決方案不划算。三年前開始時，我期待發現更多驚喜與有趣事實。雖然確實有些發現，且瀏覽這些圖表很有趣，但回頭看並不值得我投入數百小時。

我可能會繼續追蹤心情及少數關鍵指標，但會大幅減少投入時間。

我很高興當初建立了這個專案，讓我對生活有更深的認知。也很興奮能打造這個網站，向大眾展示部分成果。

2025年更新：我已停止收集數據與開發，但會維持此頁面運作。

我如何旅行？我以行李箱為家。

有想法或建議嗎？我很樂意聽取！