Zeker, hier is een uitgebreide analyse van de datakwaliteit van jouw dataset met betrekking tot ontbrekende gegevens en inconsistenties, inclusief de mogelijke impact op je analyse en praktische oplossingen: 1. Ontbrekende Gegevens a. Identificatie: - Leeftijd: Controleer op lege of ongeldige waarden (bijvoorbeeld negatieve leeftijden of onrealistische hoge getallen). - Geslacht: Zoek naar lege cellen of niet-gestandaardiseerde invoer (bijvoorbeeld 'M', 'Man', 'man', 'Vrouw', 'vrouw', etc.). - Inkomen: Kijk of er ontbrekende of niet-informatieve waarden (zoals 'N/A', '-', of leeg) aanwezig zijn. b. Impact op Analyse: - Bij ontbreken van leeftijd, geslacht of inkomen kunnen statistieken zoals gemiddelden, frequenties en correlaties vertekenend worden. - Dit kan leiden tot bias, vooral als ontbrekende gegevens niet willekeurig verdeeld zijn (bijvoorbeeld bepaalde klantgroepen ontbreken vaker). 2. Inconsistenties a. Dataformaten: - Leeftijd: Controleren op diverse formaten of onrealistische waarden (zoals 150 jaar, negatieve getallen). - Geslacht: Inconsistent gebruik van hoofdletters, afkortingen of volledige termen. - Inkomen: Variatie in valuta, decimale scheiding, of onregelmatige invoer. b. Inhoudelijke Inconsistenties: - Geslacht: Vermenging van termen zoals 'M', 'V', 'Man', 'Vrouw', 'man', 'vrouw'. - Leeftijd en Inkomen: Mogelijke outliers of onrealistische waarden die wijzen op invoerfouten. c. Impact op Analyse: - Inconsistenties kunnen leiden tot fouten in filtering, groeperingen en visualisaties. - Onjuiste of niet-gestandaardiseerde categorieën kunnen de interpretatie bemoeilijken. 3. Praktische Consequenties voor Exploratieve Data-Analyse: - Vertekende statistieken door ontbrekende of foutieve data. - Vertraagde of onjuiste inzichten in klantprofielen en koopgedrag. - Mogelijkheid dat patronen en trends niet zichtbaar worden door datakwaliteitproblemen. 4. Aanbevolen Stappen om Degelijke Datakwaliteit te Waarborgen a. Dataopschoning: - Verwijder of corrigeer onrealistische waarden (bijvoorbeeld leeftijden onder 0 of boven 120). - Standardiseer invoer voor geslacht (bijvoorbeeld 'M' en 'V' naar 'Man' en 'Vrouw'). - Vul ontbrekende gegevens waar mogelijk (bijvoorbeeld door imputatie op basis van gemiddelden, of door aanvullende gegevensverzameling). b. Consistentiecontrole: - Gebruik scriptmatige controles (bijvoorbeeld in Python of R) om inconsistenties te identificeren. - Maak gebruik van regelsets om te zorgen dat data binnen verwachte parameters ligt. c. Missing Data Aanpak: - Imputeer ontbrekende waarden op basis van de dataset (gemiddelden, modus, of regressiemodellen). - Overweeg het verwijderen van records met te veel ontbrekende variabelen als dat de dataset niet te veel verkleint. d. Documentatie: - Documenteer alle correcties en aannames, zodat de datakwaliteit transparant blijft. e. Validatie: - Voer steekproeven uit om te controleren of de correcties effectief zijn. - Gebruik visualisaties zoals histogrammen en boxplots om afwijkingen te identificeren. Kort samengevat: Door systematisch ontbrekende gegevens te identificeren en inconsistenties aan te passen, verbeter je de betrouwbaarheid van je analyses. Het voorkomen van bias en het verkrijgen van accurate inzichten worden hierdoor sterk bevorderd.

# Analyse van Datakwaliteit Online Verkooptransacties ## Samenvattende Statistieken en Ontbrekende Gegevens ### Leeftijd - **Ontbrekende waarden**: [X]% van de records - **Bereik**: [min] - [max] jaar - **Gemiddelde**: [gemiddelde] jaar - **Ongebruikelijke waarden**: Waarden buiten 18-100 jaar (bijv. 0, 999) ### Geslacht - **Ontbrekende waarden**: [Y]% van de records - **Waardeverdeling**: - Man: [A]% - Vrouw: [B]% - Overig/onbekend: [C]% - **Inconsistente coderingen**: Mogelijke variaties (M/V, Male/Female, 1/2) ### Inkomen - **Ontbrekende waarden**: [Z]% van de records - **Bereik**: €[min] - €[max] - **Uitschieters**: Onrealistische waarden (negatief of extreem hoog) - **Eenheidsinconsistenties**: Mogelijke mix van maand-/jaarinkomens ## Patronen van Ontbrekende Gegevens 1. **Systematische missingness**: - Gekoppeld aan specifieke productcategorieën of regio's - Oudere records hebben vaker ontbrekende demografische data 2. **Random missingness**: - Geen duidelijk patroon in ontbrekende inkomensgegevens - Geslacht ontbreekt vaker bij bepaalde leeftijdsgroepen ## Impact op Exploratieve Data-analyse ### Directe Gevolgen: - **Vervormde correlaties**: Ontbrekende inkomengegevens kunnen inkomensgerelateerde patronen maskeren - **Selectiebias**: Analyse alleen op complete cases leidt tot niet-representatieve steekproef - **Onbetrouwbare segmentatie**: Demografische clusters worden onnauwkeurig ### Specifieke Risico's: - Leeftijdsanalyse: Vervormde leeftijdsverdeling door ontbrekende waarden - Geslachtsanalyse: Mogelijke onder- of oververtegenwoordiging van bepaalde groepen - Inkomensanalyse: Ongelijke spreiding en vertekende gemiddelden ## Praktische Oplossingsstappen ### 1. Data Cleaning en Imputatie ```python # Voorbeeld code (conceptueel) - Leeftijd: Mediaan-imputatie per geslachtsgroep - Geslacht: Mode-imputatie per leeftijdscohort - Inkomen: Multiple imputation gebaseerd op opleiding en regio ``` ### 2. Validatiestappen: - **Range checks**: Controleer leeftijd (18-100) en inkomen (>0) - **Consistentiechecks**: Geslacht coderen naar standaardwaarden (M/V) - **Duplicatencontrole**: Identificeer dubbele records ### 3. Documentatie: - **Missing data logboek**: Registreer patroon en behandeling - **Imputatiemethodologie**: Documenteer gekozen aanpak en assumpties - **Impact assessment**: Evalueer effect van imputatie op resultaten ### 4. Preventieve Maatregelen: - **Data-invoer validatie**: Implementeer real-time validatieregels - **Verplichte velden**: Stel essentiële velden verplicht bij datainvoer - **Regelmatige audits**: Voer periodieke datakwaliteitscontroles uit ## Aanbevelingen voor Analyse 1. **Multiple analysis approaches**: - Vergelijk resultaten met en zonder imputatie - Gebruik sensitivity analysis voor missing data 2. **Transparantie**: - Rapporteer percentage ontbrekende gegevens per variabele - Documenteer alle data cleaning-stappen 3. **Beperkingen erkennen**: - Identificeer mogelijke biases door ontbrekende data - Qualificeer conclusies op basis van data kwaliteit Deze aanpak zorgt voor betrouwbaardere analyses en betere besluitvorming op basis van uw dataset.