Natuurlijk! Hier is een overzicht van belangrijke features en transformaties die je kunt toepassen op je dataset voor verkoopprognose, inclusief uitleg over elk: 1. Normalisatie of standaardisatie van numerieke variabelen - Wat: Schaal je numerieke features zoals verkoopvolumes, prijzen en promotieduur naar een gemeenschappelijke schaal (bijvoorbeeld min-max normalisatie of z-score standaardisatie). - Waarom: Dit helpt algoritmen die gevoelig zijn voor schaalverschillen (zoals regressiemodellen of neurale netwerken) om sneller en accurater te leren. 2. Codering van categorische variabelen - Wat: Gebruik technieken zoals one-hot encoding voor variabelen zoals productcategorie, regio of promotieperiode. - Waarom: Algoritmen kunnen niet direct met categorische data werken. Codering maakt deze variabelen geschikt voor modellering en helpt bij het identificeren van categorie-specifieke patronen. 3. Tijdgebaseerde features - Wat: Maak nieuwe features zoals maandnummer, kwartaal, jaar, en dag van de week. - Waarom: Dit helpt het model om seizoenspatronen en trends te herkennen die typisch zijn in verkoopgegevens. 4. Promotie- en seizoensinteracties - Wat: Maak interactietermen tussen promotieperiodes en productcategorieën of regio’s (bijvoorbeeld promotie × productcategorie). - Waarom: Sommige producten kunnen tijdens promoties meer verkopen, en deze interactie kan het model helpen om dergelijke effecten beter te vangen. 5. Lagged features (vertragingen) - Wat: Voeg verkoopgegevens van eerdere maanden toe als features (bijvoorbeeld verkoop van vorige maand, kwartaal, of vergelijkbare periodes). - Waarom: Verkooppatronen zijn vaak afhankelijk van vorige periodes; lagged features helpen het model om tijdreekspatronen te leren. 6. Moving averages en trendanalyse - Wat: Bereken voortschrijdende gemiddelden over bepaalde periodes (bijvoorbeeld 3 of 6 maanden). - Waarom: Hiermee wordt de onderliggende trend en glijdend patroon zichtbaar, wat de voorspellingskracht kan verbeteren. 7. Feature-extractie via Principal Component Analysis (PCA) - Wat: Reduceer het aantal features door PCA, vooral als je veel gecodeerde of gevarieerde variabelen hebt. - Waarom: Het vermindert de dimensionaliteit, vermindert overfitting en kan de interpretatie en computatie verbeteren. 8. Binaire indicatoren voor speciale periodes - Wat: Maak indicatorvariabelen voor feestdagen, sales-events of andere belangrijke data. - Waarom: Verkoop kan sterk variëren tijdens speciale dagen, en deze indicatoren helpen dat patroon te modelleren. Door deze transformaties toe te passen, verbeter je de representatie van je data, wat leidt tot betere modelprestaties en meer inzicht in de onderliggende verkooppatronen.

Zeker, ik help je graag met het creëren en transformeren van features voor je verkoopprognose-dataset. Hier is een gestructureerd overzicht van de aanbevolen technieken, inclusief uitleg over hun nut. ### 1. **Normalisatie/Standardisatie van Numerieke Features** - **Wat:** Schaal numerieke variabelen (zoals verkoopaantallen, regionale verkopen) naar een gemeenschappelijke schaal, bijvoorbeeld met Min-Max normalisatie (schaalt tussen 0-1) of StandardScaler (gemiddelde=0, standaarddeviatie=1). - **Waarom:** Veel machine learning-algoritmen (zoals lineaire modellen, SVMs, neurale netwerken) presteren beter wanneer features een vergelijkbare schaal hebben. Het voorkomt dat features met grote waarden onevenredig veel invloed krijgen. - **Voorbeeld:** Maandelijkse verkoopcijfers normaliseren om seizoenspieken beter hanteerbaar te maken. ### 2. **Coderen van Categorische Variabelen** - **Productcategorieën en regio's** zijn categorisch en moeten worden omgezet naar numerieke waarden. - **Technieken:** - **One-Hot Encoding:** Maakt binaire kolommen voor elke categorie (bijv. product_categorie_A: 1 of 0). Geschikt voor nominale data zonder hiërarchie. - **Label Encoding:** Wijs een uniek nummer toe aan elke categorie (bijv. regio_Noord=0, regio_Zuid=1). Geschikt voor ordinale data. - **Target Encoding:** Vervang categorieën door het gemiddelde van de doelvariabele (verkoop) per categorie. Kan overfitting veroorzaken maar is krachtig bij hoge kardinaliteit. - **Waarom:** Machine learning-modellen kunnen niet direct werken met tekstlabels. Coderen maakt deze informatie bruikbaar en kan relaties tussen categorieën en verkoop blootleggen. ### 3. **Interactietermen Maken** - **Wat:** Combineer twee of meer features om nieuwe features te creëren die synergieën vastleggen (bijv. productcategorie × promotieperiode, regio × seizoen). - **Waarom:** Soms beïnvloedt de combinatie van features de verkoop sterker dan afzonderlijke features. Bijv.: een promotie in een specifieke regio tijdens een feestdagenperiode kan een extra boost geven. Dit verbetert het model door niet-lineaire relaties te modelleren. - **Voorbeeld:** Maak een feature `promotie_in_hoogseizoen` door promotieperiodes te combineren met maanden van hoge verkoop (december). ### 4. **Feature-Extractie uit Tijdreeksgegevens** - **Tijdgerelateerde features** zijn cruciaal voor maandelijkse data: - **Seizoensgebondenheid:** Extract maand (1-12), kwartaal, of seizoen (lente, zomer, etc.) als categorische features. - **Trends:** Voeg een trendfeature toe (bijv. opeenvolgende maandnummer) om lange termijn stijging/daling te capturen. - **Lagged Features:** Gebruik verkoopcijfers van voorgaande maanden (lag features) als input voor prognoses (bijv. verkoop_maand_t_min_1). - **Rolllende Statistieken:** Bereken rolling mean of standard deviation over een venster (bijv. gemiddelde verkoop laatste 3 maanden) om kortetermijnpatronen te vangen. - **Waarom:** Tijdreeksprognoses zijn sterk afhankelijk van historische patronen. Deze features helpen het model seizoenseffecten, cycli en trends te herkennen. ### 5. **Afhandeling van Promotieperiodes** - **Promotieperiodes** kunnen worden gemodelleerd als: - **Binaire feature:** 1 als er promotie is, 0 anders. - **Promotie-intensiteit:** Als data beschikbaar is, gebruik kortingspercentage of promotiebudget als numerieke feature. - **Interactie met tijd:** Combineer promotie met maand/seizoen om effectiviteit in specifieke periodes te meten. - **Waarom:** Promoties hebben vaak een significant maar variërend effect op verkoop. Door ze expliciet te modelleren, kan het model leren wanneer en waar ze het meest impact hebben. ### 6. **Extra Relevantie voor Jouw Dataset** - **Regionale verkopen:** Overweeg ruimtelijke features zoals bevolkingsdichtheid of koopkracht per regio (indien beschikbaar) om regionale verschillen te verklaren. - **Productcategorie-hiërarchie:** Als productcategorieën een hiërarchie hebben (bijv. hoofd- en subcategorie), gebruik dan nested encoding of extraheer features op meerdere niveaus. ### Hoe Dit de Modelprestaties Verbetert: - **Betere generalisatie:** Normalisatie en codering stabiliseren het leerproces. - **Vangen van complexe patronen:** Interactietermen en tijdsextractie helpen niet-lineaire en temporele relaties te ontdekken. - **Voorkomen van bias:** Features zoals target encoding verminderen de impact van hoge kardinaliteit bij categorische data. - **Verbeterde nauwkeurigheid:** Al deze technieken gezamenlijk zorgen voor een rijkere feature set, wat leidt tot betere prognoses en lagere foutmarges. ### Praktische Implementatie in Python (voorbeeld met pseudocode): ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer # Stel: numerieke features = ['maandelijkse_verkoop', 'regionale_verkoop'], categorisch = ['product_categorie', 'regio'] preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', StandardScaler(), ['maandelijkse_verkoop', 'regionale_verkoop']), ('cat', OneHotEncoder(), ['product_categorie', 'regio']) ]) # Voeg handmatig interactietermen of tijdfeatures toe aan je DataFrame voor verwerking ``` Pas deze technieken toe op basis van domeinkennis en experimenteer met verschillende combinaties voor optimale resultaten. Succes met je project!