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Selbst forschen: Todesursachen in Deutschland 1980–2024

Eine interaktive Visualisierung der amtlichen Sterbefalldaten des Statistischen Bundesamts. Ursprünglich entstanden als Abschlussprojekt meiner Python-Weiterbildung bei educx — seitdem zur produktionsreifen Web-App ausgebaut: deutlich größerer Zeitraum, zusätzliche Altersaufschlüsselung und self-hosted im eigenen Docker-Stack.

Python Plotly Dash 2.18 Pandas 2.2 Docker + gunicorn Self-hosted 45 Jahre Daten 17 Altersgruppen

Was die App kann

  • Linien-, Stack- und Anteils-Plot für jede der ~80 Todesursachen-Kategorien
  • Vergleich männlich / weiblich / Gesamt
  • Zeitraum frei wählbar über RangeSlider
  • Altersverteilung pro Ursache + Jahr (NEU)
  • Deutsche Tausender-Trennung, Lade-Spinner, Loading-States

Technisch dahinter

  • Dockerized Plotly-Dash-App, gunicorn mit 2 Workern
  • Healthcheck-Endpoint /health, Auto-Restart bei Crash
  • Nginx Proxy Manager davor, TLS via Let’s Encrypt
  • Daten als read-only Volume — Update ohne Image-Rebuild
  • @lru_cache-getunete Loader, ~50 ms Filter-Latenz

Was sich vs. v1 verbessert hat

  • Daten 1990–2023 → 1980–2024 (+12 Jahre)
  • Neu: 17 Altersgruppen pro Ursache und Jahr
  • 3 Darstellungsmodi statt nur Linien
  • Production-ready (Docker, gunicorn, Healthcheck)
  • Deprecation-Fixes (Pandas 2.x, Dash 2.18)

Code-Diff vs. Original-Version (educx-Abschluss, 09/2025)

BereichVorherJetzt
Datenumfang1990–2023, kein Alter1980–2024, 17 Altersgruppen
Darstellungnur LinienLinien · Gestapelt · Anteil %
Default-Auswahl2 alphabetischTop-5 nach letzten Toten
Deploymentlokales Dev-ServerDocker + gunicorn + Healthcheck
LocaleUS-TausenderDE-Tausender (1.234.567)
PerformanceExcel je Request@lru_cache

Datenquelle: Statistisches Bundesamt — Tabelle 23211-0001 + 23211-0002 (GENESIS-Online). Stand der Daten: 12.05.2026.

Quellcode: GitHub-Repository (MIT-Lizenz) · Live-App: dash.fl-pro-consulting.de.

Kontext im Werdegang: Entstanden als Abschlussprojekt der Data-Science-Weiterbildung — Details in der Werdegang-Sektion.