Natuurlijk, ik help je graag bij het analyseren van de temporele veranderingen in je dataset met betrekking tot de Totaal Verkoop vanaf 1 januari 2020. Hier zijn de stappen en aanbevelingen om inzicht te krijgen in trends, seizoensvariaties en anomalieën, evenals suggesties voor visualisatie: 1. Data Voorbereiding - Data Filteren: Selecteer de gegevens vanaf 2020-01-01. - Tijdreeks Structuur: Zorg dat je data gestructureerd is als een tijdreeks, met regelmatige intervallen (bijvoorbeeld dagelijks, wekelijks, maandelijks). - Data Opschonen: Controleer op ontbrekende waarden of uitbijters die de analyse kunnen verstoren. 2. Trendanalyse - Lijnplot: Plot de Totaal Verkoop over de tijd om visueel de algemene trend te identificeren. - Moving Average: Voeg een voortschrijdend gemiddelde toe (bijvoorbeeld 7-daags of 30-daags) om de onderliggende trend te verduidelijken en kortetermijnschommelingen te gladstrijken. - Statistische Trendanalyse: Overweeg het toepassen van regressiemodellen of tijdreeksmodellen zoals ARIMA om de trend kwantitatief te bepalen. 3. Seizoensvariaties - Seizoensdecompositie: Gebruik methoden zoals STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess) om de seizoenscomponent, trend en residu te scheiden. - Periodiciteit Detecteren: Onderzoek of er terugkerende patronen zijn op maand- of kwartaalbasis. - Visualisatie: Plot de seizoenscomponent apart om de seizoensinvloeden duidelijk te maken. 4. Anomalieën - Detectie Methoden: Gebruik statistische methoden zoals z-scores, IQR of meer geavanceerde technieken zoals Prophet of LAD (Least Absolute Deviations) om afwijkingen te identificeren. - Visualisatie van Anomalieën: Markeer gevonden anomalieën in je grafieken voor verdere inspectie. 5. Visualisatietips - Tijdreeksplot: Een eenvoudige lijngrafiek met duidelijke tijdas. - Seizoensdecompositie: Staaf- of lijngrafieken van de seizoenscomponent. - Anomalieën: Gebruik kleur of symbolen om anomalieën te accentueren. - Interactieve Visualisaties: Overweeg tools zoals Tableau, Power BI of Plotly voor interactieve dashboards. 6. Aanbevelingen - Regelmatige Monitoring: Automatiseer de analyse om continu de evolutie te volgen. - Seizoenspatronen Begrijpen: Gebruik de inzichten om voorraadbeheer en marketingstrategieën af te stemmen op seizoenspieken. - Anomalie Actieplan: Onderzoek en handel snel bij geïdentificeerde anomalieën om mogelijke problemen of kansen te identificeren. Wil je dat ik je help met specifieke codevoorbeelden in bijvoorbeeld Python of R, of heb je toegang tot bepaalde tools waarmee je de analyse wilt uitvoeren?

Zeker, ik help je graag de temporele veranderingen in je dataset te analyseren met focus op "Totaal Verkoop" vanaf 2020-01-01. Hier is een stapsgewijze aanpak: ### 1. **Data Voorbereiding** - Zorg dat je dataset een tijdsindex heeft (bijvoorbeeld dagelijkse/wekelijkse/maandelijkse waarden) vanaf 2020-01-01. - Controleer op ontbrekende waarden en pas indien nodig interpolatie of andere methoden toe. ### 2. **Trendanalyse** - **Methode**: Gebruik een voortschrijdend gemiddelde (bijvoorbeeld over 7 of 30 dagen) of een lineaire regressie om de onderliggende trend te identificeren. - **Inzicht**: Bepaal of de verkoop stijgt, daalt of stabiel blijft over de gehele periode. Bijvoorbeeld: - Een stijgende trend kan duiden op groei in vraag of effectieve marketing. - Een dalende trend kan wijzen op concurrentie of veranderende klantvoorkeuren. ### 3. **Seizoensvariaties** - **Methode**: Decompositie van de tijdreeks (bijvoorbeeld met `statsmodels` in Python) om seizoenspatronen te isoleren. - **Inzicht**: Zoek naar terugkerende patronen, zoals: - Pieken in december (feestdagen) of dalen in januari. - Wekelijkse cycli (bijv. hogere verkopen in weekenden). - **Voorbeeld**: Als je maandelijkse data hebt, vergelijk dan dezelfde maand over verschillende jaren (2020 vs. 2021 vs. 2022). ### 4. **Anomalieën Detectie** - **Methode**: Gebruik statistische methoden zoals IQR (Interkwartielbereik) of Z-scores om uitschieters te identificeren. - **Inzicht**: Onderzoek ongebruikelijke pieken of dalen, zoals: - Een plotse daling in 2020-Q2 door COVID-19. - Onverwachte pieken door promoties of externe gebeurtenissen. ### 5. **Visualisatie Aanbevelingen** - **Lijndiagram**: Toon de ruwe verkoopdata met een trendlijn voor duidelijkheid over de algemene richting. - **Seizoensdecompositie Grafiek**: Visualiseer trend, seizoenspatroon en residuen naast elkaar. - **Boxplots per Seizoen**: Groepeer data per kwartaal of maand om seizoensvariatie en anomalieën weer te geven. - **Heatmap**: Gebruik een kalenderheatmap voor dagelijkse patronen (bijv. met kleuren voor verkoopvolume). - **Anomalieën Markeren**: Highlight uitschieters in rood in je grafieken voor snelle herkenning. ### 6. **Tools en Technieken** - **Python**: Gebruik `pandas` voor data-manipulatie, `matplotlib`/`seaborn` voor visualisatie, en `statsmodels` voor decompositie. - **Voorbeeldcode snippet**: ```python from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose decompose_result = seasonal_decompose(df['Totaal Verkoop'], model='additive', period=12) decompose_result.plot() ``` ### 7. **Vervolgstappen** - **Voorspelling**: Overweeg een model zoals ARIMA of Prophet om toekomstige trends te voorspellen. - **Actiepunten**: Pas je strategie aan op basis van inzichten, zoals het versterken van campagnes tijdens seizoenspieken of het onderzoeken van anomalieën. Als je specifieke data deelt, kan ik gerichter advies geven. Succes met je analyse! 📈