Über Bike Analytics
Wissenschaftlich fundierte Radsport-Leistungserfassung, von Radfahrern für Radfahrer entwickelt
Unsere Mission
Bike Analyticsbringt professionelle Leistungserfassung zu jedem Radfahrer. Wir glauben, dass fortgeschrittene Metriken wie Funktionelle Schwellenleistung (FTP), Trainingsstress-Score (TSS) und Performance Management Charts nicht hinter teuren Plattformen oder komplexer Coaching-Software versteckt sein sollten.
Unsere Prinzipien
- Wissenschaft zuerst:Alle Metriken basieren auf peer-reviewter Forschung. Wir zitieren unsere Quellen und zeigen unsere Formeln.
- Datenschutz by Design:100% lokale Datenverarbeitung. Kein Server, keine Konten, kein Tracking. Ihre Daten gehören Ihnen.
- Plattform-agnostisch:Funktioniert mit jedem Apple Health-kompatiblen Gerät. Kein Vendor-Lock-in.
- Transparenz:Offene Formeln, klare Berechnungen, ehrliche Einschränkungen. Keine Black-Box-Algorithmen.
- Zugänglichkeit:Fortgeschrittene Metriken sollten keinen Abschluss in Sportwissenschaft erfordern. Wir erklären Konzepte klar.
Wissenschaftliche Grundlage
Bike Analytics basiert auf jahrzehntelanger peer-reviewter sportwissenschaftlicher Forschung:
Funktionelle Schwellenleistung (FTP)
Basierend auf der Forschung von Dr. Andrew Coggan zum leistungsbasierten Training. FTP repräsentiert die höchste Leistung, die ein Radfahrer in einem quasi-stabilen Zustand ohne Ermüdung einhalten kann, entsprechend der Laktatschwelle.
Hauptforschung:Coggan AR, Allen H. „Training und Rennen mit einem Leistungsmesser.“ VeloPress, 2010.
Trainingsstress-Score (TSS)
Entwickelt von Dr. Andrew Coggan für den Radsport. Quantifiziert die Trainingsbelastung durch Kombination von Intensität (relativ zu FTP) und Dauer, wodurch eine einzige Zahl zur Beschreibung des Trainingsstresses entsteht.
Hauptforschung:Coggan AR, Allen H. „Training und Rennen mit einem Leistungsmesser.“ VeloPress, 2010.
Performance Management Chart (PMC)
Chronische Trainingsbelastung (CTL), Akute Trainingsbelastung (ATL) und Trainingsstress-Balance (TSB) Metriken. Verfolgt Fitness, Ermüdung und Form über die Zeit.
Implementierung:42-Tage exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt für CTL, 7-Tage für ATL. TSB = CTL - ATL.
Leistungsbasierte Trainingszonen
Trainingszonen basierend auf dem Prozentsatz von FTP. Werden von Elite-Radfahrern und Trainern weltweit eingesetzt, um Trainingsintensität und Anpassung zu optimieren.
Standard-Metriken:7-Zonen-System von aktiver Erholung (Z1) bis neuromuskulärer Leistung (Z7), jede zielgerichtet auf spezifische physiologische Anpassungen ab.
Entwicklung & Updates
Bike Analytics wird aktiv weiterentwickelt mit regelmäßigen Updates basierend auf Nutzerfeedback und der neuesten sportwissenschaftlichen Forschung. Die App wurde entwickelt mit:
- Swift & SwiftUI- Moderne native iOS-Entwicklung
- HealthKit-Integration- Nahtlose Apple Health-Synchronisation
- Core Data- Effiziente lokale Datenspeicherung
- Swift Charts- Schöne, interaktive Datenvisualisierungen
- Keine Drittanbieter-Analysen- Ihre Nutzungsdaten bleiben privat
Redaktionelle Standards
Alle Metriken und Formeln auf Bike Analytics und diese Website basieren auf peer-reviewter sportwissenschaftlicher Forschung. Wir zitieren Originalquellen und bieten transparente Berechnungen.
Letzte Inhaltsüberprüfung:Oktober 2025
Anerkennung & Presse
10.000+ Downloads- Vertraut von Wettkampfradfahrern, Masters-Athleten, Triathleten und Trainern weltweit.
4,8★ App Store Bewertung- Durchgehend als eine der besten Radsport-Analyse-Apps bewertet.
100% Datenschutz-fokussiert- Keine Datensammlung, kein externer Server, kein Nutzer-Tracking.
Kontakt aufnehmen
Haben Sie Fragen, Feedback oder Vorschläge? Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören.